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将RGB图像转换为索引图像
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<p>我想用Python将3通道RGB图像转换为索引图像。它用于处理训练深层网络进行语义分割的标签。我的意思是它有一个通道,每个像素都是索引,应该从零开始。当然,它们应该有相同的尺寸。转换基于Python dict中的以下映射:</p> <pre><code>color2index = { (255, 255, 255) : 0, (0, 0, 255) : 1, (0, 255, 255) : 2, (0, 255, 0) : 3, (255, 255, 0) : 4, (255, 0, 0) : 5 } </code></pre> <p>我实现了一个天真的函数:</p> ^{pr2}$ <p>输入<code>im</code>是由<code>cv2.imread()</code>创建的一个<em>numpy</em>数组。但是,这个代码非常慢。 由于<code>im</code>在numpy数组中,我首先用如下方法尝试了<em>numpy</em>的<code>ufunc</code>:</p> <pre><code>RGB2index = np.frompyfunc(lambda x: color2index(tuple(x))) indices = RGB2index(im) </code></pre> <p>但是结果证明<code>ufunc</code>每次只需要一个元素。我不能给函数一次三个参数(RGB值)。在</p> <p>那么有没有其他的方法来优化呢? 如果存在更有效的数据结构,映射就不必是那样的。我注意到Python dict的访问不会花费太多时间,但是从<em>numpy array</em>转换到<em>tuple</em>(它是散列的)需要花费很多时间。在</p> <p>附言: 我的一个想法是在CUDA中实现一个内核。但这会更复杂。在</p> <p><strong>更新1:</strong> <a href="https://stackoverflow.com/questions/42750910/convert-rgb-image-to-index-image?noredirect=1#comment72618410_42750910">Dan Mašek's Answer</a>效果不错。但首先我们要把RGB图像转换成灰度。当两种颜色的灰度值相同时,可能会出现问题。在</p> <p>我把工作代码贴在这里。希望它能帮助别人。在</p> <pre><code>lut = np.ones(256, dtype=np.uint8) * 255 lut[[255,29,179,150,226,76]] = np.arange(6, dtype=np.uint8) im_out = cv2.LUT(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY), lut) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>实际上for循环需要很多时间。在</p> <pre><code>binary_mask = (im_array[:,:,0] == 255) & (im_array[:,:,1] == 255) & (im_array[:,:,2] == 0) </code></pre> <p>也许上面的代码可以帮助你</p>
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