python 如何在只有边框的图像上显示对象的叠加层？
How to show the overlay of an object on an image with only borders in python?
我在一篇论文中看到了在图像上叠加结果的非常好的表示，并尝试对我的数据采用类似的方法。这里的ground truth是用红色边界线覆盖的对象，分割结果是绿色。
我有 3 张图像：MRI、地面实况 (gt) 和从算法 (res) 获得的结果。 python中这种类似表示的代码应该怎么写？或者，如果有任何免费代码可供使用，请在此处分享。
谢谢
如果 ground-truth 和 res 是二维蒙版，您可以从灰度图像创建 RGB 图像并更改 res 指示的像素颜色。下面是一个使用 Canny 边缘检测器在 sample 图像上突出显示边缘的示例：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('brain.png',0)
edges = cv2.Canny(img,50,200) # canny edge detector
img = cv2.merge((img,img,img)) # creat RGB image from grayscale
img2 = img.copy()
img2[edges == 255] = [255, 0, 0] # turn edges to red
plt.subplot(121),plt.imshow(img)
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img2)
plt.title('Edge Highlighted'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
假设ground truth是一个二进制分割掩码，
这个 skimage find contour 应该可以。可能会找到多个等高线，您可以选择只绘制其中一个。为参数 'level' 设置不同的值以从多类分割蒙版中提取轮廓。
我在一篇论文中看到了在图像上叠加结果的非常好的表示，并尝试对我的数据采用类似的方法。这里的ground truth是用红色边界线覆盖的对象，分割结果是绿色。
如果 ground-truth 和 res 是二维蒙版，您可以从灰度图像创建 RGB 图像并更改 res 指示的像素颜色。下面是一个使用 Canny 边缘检测器在 sample 图像上突出显示边缘的示例：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('brain.png',0)
edges = cv2.Canny(img,50,200) # canny edge detector
img = cv2.merge((img,img,img)) # creat RGB image from grayscale
img2 = img.copy()
img2[edges == 255] = [255, 0, 0] # turn edges to red
plt.subplot(121),plt.imshow(img)
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img2)
plt.title('Edge Highlighted'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
假设ground truth是一个二进制分割掩码， 这个 skimage find contour 应该可以。可能会找到多个等高线，您可以选择只绘制其中一个。为参数 'level' 设置不同的值以从多类分割蒙版中提取轮廓。