我正在尝试使用 DeepLab v3 来检测对象并掩盖实际对象所在的位置。
DeepLab 模型生成一个 resized_im(3D) 和一个掩码 seg_map (2D) 0 和非零值，0 表示它是背景。
目前，只能在对象上绘制带有覆盖蒙版的图像。我想用透明背景从resized_im 中裁剪出对象。对工作有什么建议吗？
我也在这里尝试过：How to crop image based on binary mask 但似乎没有一个适用于我的情况
【问题讨论】：
标签： python python-3.x opencv
您只需将分割掩码转换为布尔 numpy 数组，然后将图像乘以它。不要忘记您的图像有 3 个通道，而蒙版只有 1 个。它可能看起来像这样：
# seg_map - segmentation mask from network, resized_im - your input image
mask = np.greater(seg_map, 0) # get only non-zero positive pixels/labels
mask = np.expand_dims(mask, axis=-1) # (H, W) -> (H, W, 1)
mask = np.concatenate((mask, mask, mask), axis=-1) # (H, W, 1) -> (H, W, 3), (don't like it, so if you know how to do it better, please let me know)
crops = resized_im * mask # apply mask on image
如果你想选择某些标签，你可以使用不同的逻辑numpy函数，例如：
mask = np.equal(seg_map, 5) # to get only objects with label 5
【讨论】：
crops 是黑色背景，还是透明的？