Question

我正在尝试更改黑/白图像中超像素的颜色并保存新的白/黑图像。我使用 slic 进行超像素算法：

segments = slic(img, n_segments = 100, sigma = 5)

我尝试从段中遍历每个独特的超像素，并将白色设置为 255，黑色设置为 0。此外，我有一个数组 y，其中包含 0 和 1 的值。此 y 数组的长度与唯一超像素的数量相同，并且超像素的新颜色与此数组相关. 这是我尝试过的：

for i in np.unique(segments):
    mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
    if y[i] == 1:
        mask[segments == i] = 255

因此，如果来自 i 的位置 y 处的值是 1，那么“i”超像素应该具有白色。否则，超像素应该是黑色的。

上面的代码不起作用，我没有错误，但是掩码中的所有值都是 0，而且应该还有一些 255（对于白色）。

Answer 1

您实际上可以使用超像素直接索引 y 数组：

mask = y[segments]

或者，如果您想确保获得 0/255 uint8：

yu8 = np.where(y == 1, 255, 0).astype(np.uint8)
mask = yu8[segments]

是的，NumPy 很棒！您可以在此处阅读有关 NumPy 索引的更多信息：

https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.html

Answer 2

这对我有用：

vis = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
for ii in np.unique(segments):
    # construct a mask for the segment
    print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(ii, 57))
    mask2 = np.ones(image.shape[:2], dtype="uint8")
    if pred[ii] == 1:
        mask2[segments == ii] = 255
        vis[segments == ii] = 255

更改python中超像素的颜色

2 个答案: