AI备忘录 - 语义分割之图片和 mask 的可视化 的评论
语义分割中，标注或者输出的 mask，与原始图片的一一对应，将图片与 mask 一起显示，即，将 mask 和其轮廓显示在原始图片上，是一种很好的可视化.假设图片只有两种类：人（person） ...
FULL_COLOR_MAP 由 FULL_LABEL_MAP 决定，FULL_LABEL_MAP 由 LABEL_NAMES 决定，LABEL_NAMES 是分割的类别数，如两类的['background', 'person']. 根据你场景来设定就可以，比如COCO是80+1 个类.
您好，这句话报错plt.imshow(FULL_COLOR_MAP[unique_labels].astype(np.uint8), interpolation='nearest', )
您好，我的Tensorflow DeepLab调出来plt.imshow报这样的错IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2，改怎么办。还有第一个轮廓内部没有填充，这个可以加吗？
cv2 也可以读取单通道的图片,cv2.imread(filename, arg),设置 arg 参数
因为我在做医学图像，要是用cv2就得把医学图像(单通道灰度图)转码成cv2能用的格式，但cv2支持的格式要么是三通道图像，要么会有损压缩...请问这种情况应该怎么办呢？
您好，请问在python上把语义分割结果和原图像相叠加的库除了opencv和PIL，还有其他的库可以用吗？