在Python中显示原始图像像素而不是掩码

Question

我是一位有益的助手，可以为您翻译内容。以下是需要翻译的内容：

我有一个深度学习模型，它返回给我一个数组，绘制出来像这样：

res = deeplab_model.predict(np.expand_dims(resized2,0))
labels = np.argmax(res.squeeze(),-1) #remove single dimension values, gives the indices of maximum values in the array  
plt.imshow(labels[:-pad_x])

上面的最后一行代码是用于在绘制图表前删除一些不清晰的数据点。

处理后的图片如下所示：

原始图片如下：

执行以下操作时...

print(labels[labels>0])
print(labels.shape)
print(len(labels))

我明白了

[12 12 12 ... 12 12 12]
(512, 512)
512

我希望展示原始图像中出现遮罩的彩色像素，并将其他所有内容变为黑色（或模糊或我选择的其他颜色），我该如何做到这一点？

- Zubair Ahmed

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你有什么问题？ - U13-Forward

请检查帖子的结束行？ - Zubair Ahmed

我仍然不理解。 - U13-Forward

所以你可以看到有一个黄色的狗和猫的掩码，但我需要展示真实的狗和猫，而不是那个黄色。希望这样说得清楚了？ - Zubair Ahmed

这是一个深度学习模型，具体细节不重要，只需知道它返回'res'数组。但如果您感兴趣，这是该库的链接：https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus - Zubair Ahmed

Answer 1

这里标签数组的工作方式并不完全清楚。假设它包含大于零的值，其中猫和狗所在的位置，您可以使用以下代码创建掩膜图像：

mask = lables > 0
newimage = np.zeros(image.shape)
newimage[mask] = image[mask]

我已根据原始图像创建了一个零图像，并在标签大于零的位置设置了原始像素。

- jdowner

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是的，标签数组包含掩码大于0的值。我尝试了你的解决方案newImage = np.zeros(img.shape) newImage[mask] = img[mask]但是我得到了这个错误IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 358 but corresponding boolean dimension is 512其中img是img = plt.imread("imgs/image2.jpg")当我进行检查时，它们都具有相同的维度print(img.shape, newImage.shape) (358, 500, 3) (358, 500, 3) - Zubair Ahmed

等一下，我实际上是想在原始图像上创建一个掩码，而不是调整大小后的图像，所以尝试了以下代码：newImage = np.zeros(resized2.shape) newImage[mask] = resized2[mask]我得到了这张图片 https://imgur.com/a/Q3eszkJ，并显示以下信息：Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers) - Zubair Ahmed

Answer 2

我成功地反转了这个过程，并实现了自己所想要的结果

mask = labels[:-pad_x] == 0 resizedOrig = cv2.resize(frame, (512,384)) resizedOrig[mask] = 0

- Zubair Ahmed