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pythonでマスク処理した画像を3次元にする方法

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trafalbad

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下のように画像をマスク処理しました

import cv2
im=dataset.load_image(1)

im_gray = 0.299 * im[:, :, 0] + 0.587 * im[:, :, 1] + 0.114 * im[:, :, 2]

print(im.dtype)
print(im_gray.dtype)
# uint8
# float64

print(im.shape)
print(im_gray.shape)
# (512, 512, 3)
# (512, 512)

このマスク処理した画像に整数のラベル番号を加え、3次元にする方法はないでしょうか?
label番号=51
だとするとshape=(512, 512)の画像に加えてshape=(512, 512, 51)としたいのですが。ご教授お願いします

# このようにしたい

label=51
print(add_label_img.shape)
# (512, 512, 3)
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  • hayataka2049

    2019/05/26 06:45

    shape=(512, 512, 51)にしたとして、この配列の中身はどうなっているのでしょうか。

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

def load_mask(self, image_id):
        """Load instance masks for the given image.
        Different datasets use different ways to store masks. This
        function converts the different mask format to one format
        in the form of a bitmap [height, width, instances].
        Returns:
        masks: A bool array of shape [height, width, instance count] with
            one mask per instance.
        class_ids: a 1D array of class IDs of the instance masks.
        """
        # If not a COCO image, delegate to parent class.
        image_info = self.image_info[image_id]
        if image_info["source"] != "coco":
            return super(CocoDataset, self).load_mask(image_id)

        instance_masks = []
        class_ids = []
        annotations = self.image_info[image_id]["annotations"]
        # Build mask of shape [height, width, instance_count] and list
        # of class IDs that correspond to each channel of the mask.
        for annotation in annotations:
            class_id = self.map_source_class_id(
                "coco.{}".format(annotation['category_id']))
            if class_id:
                m = self.annToMask(annotation, image_info["height"],
                                   image_info["width"])
                # Some objects are so small that they're less than 1 pixel area
                # and end up rounded out. Skip those objects.
                if m.max() < 1:
                    continue
                # Is it a crowd? If so, use a negative class ID.
                if annotation['iscrowd']:
                    # Use negative class ID for crowds
                    class_id *= -1
                    # For crowd masks, annToMask() sometimes returns a mask
                    # smaller than the given dimensions. If so, resize it.
                    if m.shape[0] != image_info["height"] or m.shape[1] != image_info["width"]:
                        m = np.ones([image_info["height"], image_info["width"]], dtype=bool)
                instance_masks.append(m)
                class_ids.append(class_id)

        # Pack instance masks into an array
        if class_ids:
            mask = np.stack(instance_masks, axis=2).astype(np.bool)
            class_ids = np.array(class_ids, dtype=np.int32)
            return mask, class_ids
        else:
            # Call super class to return an empty mask
            return super(CocoDataset, self).load_mask(image_id)

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