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【入门教程】基于深度学习的遥感图像分割流程（附代码）
一打雪碧: [code=python] import numpy as np from PIL import Image # 图片文件路径 image_path = "./wh0043.jpg" # 对应的标签路径 label_path = "./wh0043.png" image = Image.open(image_path) print(f"image.mode：{image.mode}") # image.mode：RGB image.show() # label是P模式的，使用Image.open()打开，其实为单通道。但是使用.show()，是可以正常显示颜色的 label_image_p_mode = Image.open(label_path) print(f"label_image_p_mode.mode：{label_image_p_mode.mode}") # label_image_p_mode.mode：P label_image_p_mode.show() # 得到P模式下标签图片的数组 label_arr_p_mode = np.array(label_image_p_mode) print(f"label_arr.shape：{label_arr_p_mode.shape}") # label_arr.shape：(256, 256) print(f"label_arr_p_mode.min()：{label_arr_p_mode.min()}, label_arr_p_mode.max()：{label_arr_p_mode.max()}") # label_arr_p_mode.min()：1, label_arr_p_mode.max()：5 # 将P模式的标签图片转为RGB模式 label_image_rgb = label_image_p_mode.convert("RGB") print(f"label_image_rgb.mode：{label_image_rgb.mode}") # label_image_rgb.mode：RGB label_image_rgb.show() label_arr_rgb_mode = np.array(label_image_rgb) print(f"label_ [/code]
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一打雪碧: 还有一点我觉得需要说一下，whdld数据集给的图片格式是.jpg，而label格式是.png。这个数据集应该是用labelme标注的。当使用PIL.Image.open()打开图片时，前者mode识别为'RGB'，后者为'P。最重要的是，我们看到的label图片，是彩色的.png格式图片，但是使用PIL.Image.open()打开label图片时，得到的不是多通道的数据，而是单通道的数据。这个数组里面的每个值，就是对应像素的标记，不过是从1到6进行标记的。而进行神经网络训练，对于一个(3,256,256)的图片最后输出的数据通道是(class_num, 512,512)，经过argmax()，得到(512,512)，里面每个数都是0~class_num-1的数据。所以在训练、验证时，对于使用PIL.Image.open()打开的label图片，我们要-1。而对于test数据集，我们并不会用到它的label，所以，就不需要对label进行-1操作了。

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作者: GISer阿兴

这个作者很懒，什么都没留下…

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