在python中显示原始图像像素而不是蒙版

Question

我有一个深度学习模型，它返回给我一个数组，当这样绘制

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])

（上面的最后一行只是在绘制之前删除了一些不清楚的线条）

看起来像这样

原始图像是这样的

当我这样做的时候

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

我明白了

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

我想显示原始图像中出现蒙版的彩色像素，并将其他所有内容变为黑色（或模糊或我选择的其他颜色），我该怎么做？

Answer 1

目前还不完全清楚标签阵列的工作原理。 假设它包含猫和狗所在的大于零的值，您可以使用类似的东西创建蒙版图像，

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

我根据原始图像创建零图像，并设置标签大于零的原始像素。

Answer 2

我能够扭转这一局面并实现我想要的目标

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