语义分割，将RGB三通道的lable转为单通道

由于模型的label为单通道的图，需要进行颜色转换，参考了

csdn_label2color2label: 语义分割，灰度图与彩色图的相互转换

进行修改

import numpy as np
import os
import cv2
import timedef color2gray(img_path, color_map):# 读取图片color_img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)# 计算时间t0 = time.time()gray_img = np.zeros(shape=(color_img.shape[0], color_img.shape[1]), dtype=np.uint8)for i in range(color_map.shape[0]):index = np.where(np.all(color_img == color_map[i], axis=-1))  # np.all true falsegray_img[index] = it1 = time.time()time_cost = round(t1 - t0, 3)print(f"color2label  cost time {time_cost}")# 保存图片dir, name = os.path.split(img_path)save_dir='./gray_label'if not os.path.exists(save_dir):os.mkdir(save_dir)save_path = os.path.join(save_dir, name)cv2.imwrite(save_path, gray_img)if __name__ == '__main__':# 你的colormapcmap = np.array([(0, 0, 0),(108, 64, 20),(255, 229, 204),(0, 102, 0),(0, 255, 0),(0, 153, 153),(0, 128, 255),(0, 0, 255),(255, 255, 0),(255, 0, 127),(64, 64, 64),(255, 128, 0),(255, 0, 0),(153, 76, 0),(102, 102, 0),(102, 0, 0),(0, 255, 128),(204, 153, 255),(102, 0, 204),(255, 153, 204),(0, 102, 102),(153, 204, 255),(102, 255, 255),(101, 101, 11),(114, 85, 47)])# 文件路径img_dir = './label/'if not os.path.exists(img_dir):os.mkdir(img_dir)for img in os.listdir(img_dir):if not img.endswith((".png", ".jpg")):continueimg_path = os.path.join(img_dir, img)color2gray(img_path, color_map=cmap)

color_map为你的颜色映射，输入文件夹路径就可以使用了

效果为

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