语义分割图Mask和显著性图Salience Map二值化

tiger_von

已于 2023-12-22 10:34:11 修改

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文章标签： python 机器学习

于 2023-03-22 09:53:36 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44688628/article/details/129703315

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该代码示例展示了如何使用Python的PIL库和numpy处理单个及批量图像，将显著性检测得到的0-255像素值的图像转换为二值Mask，即非255值设为0，保持255不变。处理后的图像被保存，注意会覆盖原文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

应用：将显著性检测的显著性图（ 0 1 2 3 … 255 的像素值）转换为二值Mask（0，255）

单个图像

import numpy as np
from PIL import Image

im = Image.open('31.png').convert('L')
im_numpy = np.array(im)
print(np.unique(im_numpy))
print(im.size)

width = im.size[0] 
height = im.size[1] 

for x in range(width):
    for y in range(height):
        pixel = im.getpixel((x, y))
        if pixel != 255:
            im.putpixel((x, y), (0))
            pass
img = im.convert('L')
img.save('456.png')
im_numpy2 = np.array(img)
print(np.unique(im_numpy2))

文件夹全部图像

注意：运行该demo后会覆盖原文件，请及时备份！！！！

import numpy as np
from PIL import Image
import glob


filename = glob.glob(r'文件夹绝对路径/*.png')

for i in filename:
    im = Image.open(i).convert('L')
    im_numpy = np.array(im)
    print(np.unique(im_numpy))
    print(im.size)
    width = im.size[0]
    height = im.size[1]
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixel = im.getpixel((x, y))
            if pixel != 0:
                im.putpixel((x, y), (255))
                pass
    print(np.unique(im))
    img = im.convert('L')
    img.save(i)
    print(i)