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使用Python与OpenCV实现多实例掩膜图像的绘制

本文介绍了一种方法,通过Python和OpenCV库来创建和显示多实例掩膜图像,其中不同的颜色代表不同的实例,而白色的边界线则用于区分各个实例。适合对图像处理和计算机视觉感兴趣的读者。

目的:在掩膜(Mask)图像中,不同的数值对应不同的实例(instance)。本教程将指导您如何在原始图像上绘制这些实例,每个实例以独特的颜色呈现,并且实例的边界以白色线条标出。



代码示例:




def create_color_palette(num_colors, seed=47):
"""
生成随机颜色列表
"""
np.random.seed(seed)
palette = []
for _ in range(num_colors):
color = (np.random.rand(3,) * 0.8).astype(int)
palette.append(color.tolist())

return palette


def render_instance_masks(image, instance_masks, border_thickness=1):
"""
在给定图像上渲染多个实例的掩膜及其边界。
:param image: 原始三通道图像
:param instance_masks: 包含多个实例的掩膜数据
:param border_thickness: 边界线宽度
:return: 添加了实例掩膜及边界的图像
"""
output_image = image.copy()

# 分割掩膜
height, width = instance_masks.shape[:2]
unique_ids = np.unique(instance_masks)
if unique_ids[0] == 0:
unique_ids = unique_ids[1:] # 排除背景
masks = [instance_masks == uid for uid in unique_ids]

# 应用颜色到每个实例
colors = create_color_palette(len(unique_ids))
for mask, color in zip(masks, colors):
output_image[mask] = color

# 图像融合
blended_image = cv2.addWeighted(image, 0.5, output_image, 0.5, 0)

# 绘制边界线
for mask in masks:
contour_mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
contour_mask[mask] = 255
contours, _ = cv2.findContours(contour_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(blended_image, contours, -1, (255, 255, 255), border_thickness)

return blended_image



原始图像:




掩膜图像:




上述代码展示了如何使用Python和OpenCV来处理和可视化多实例掩膜图像。对于希望深入了解图像处理技术或计算机视觉领域的开发者来说,这是一个很好的实践案例。更多相关信息,请参阅其他相关资源。


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啥也不会
这个家伙很懒,什么也没留下!
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