一、区别

语义分割：每个像素都打上标签（这个像素是人，树，背景等）语义分割只区分类别，不区分类别中的具体单元
实例分割：不光要区分类别，还要区分类别中的每一个个体
全景分割：相当于语义分割加上实例分割

二、代码演示原图像与mask融合

from PIL import Imageimport imgvizimport numpy as npimage_file=r'D:\aaa\envs\labelme\Scripts\2_3_json\img.png'mask_file=r'D:\aaa\envs\labelme\Scripts\2_3_json\label.png'image=Image.open(image_file)mask=Image.open(mask_file)mask_img=Image.blend(image.convert("RGBA"),mask.convert("RGBA"),0.5)mask_img.save("vis2.png")

三、数据处理

将labelme标注好的json转换成mask图像

import json
import osimport imgviz
import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
import globdef save_colored_mask(mask,image_file):lbl_image=Image.fromarray(mask.astype(np.uint8),mode='P')colormap=imgviz.label_colormap()lbl_image.putpalette(colormap.flatten())lbl_image.save(image_file)json_files=r'E:\桌面\资料\语义分割'
img_file=r'E:\桌面\资料\语义分割\图片'json_l=glob.glob(os.path.join(json_files,'*.json'))for json_ in json_l:name=os.path.basename(json_)img_name=name.replace('json','png')fs=open(json_,encoding='utf-8')dict_=json.load(fs)# 获取图像 宽，高height = dict_['imageHeight']width = dict_['imageWidth']shapes = dict_["shapes"]# 生成一个全零图像img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)label_color = {"sheep": 1}for shape in shapes:# 解析多边形轮廓点的坐标points = shape['points']# 解析多边形的标签label = shape['label']points = np.array(points, dtype=np.int32)# 绘制轮廓cv2.polylines(img, [points], isClosed=True, color=(255), thickness=2)# 填充多边形颜色cv2.fillPoly(img, [points], color=label_color[label])img_path=os.path.join(img_file,img_name)print(img_path)save_colored_mask(img, img_path)

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语义分割学习笔记（一）

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一、区别

二、代码演示原图像与mask融合

三、数据处理

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