如何以正确的顺序在分割掩码中获取通道？

Question

我正在尝试解决 Covid-19 CT 扫描分割问题，我尝试使用 MedSeg 免费浏览器内工具 (https://www.medseg.ai/) 为自己分割图像。我想这样做是为了增加我现在有 4 类的数据集：毛玻璃、实变、肺其他和背景。我发现了一个仅包含带有毛玻璃标签的面具的数据集。我想在其中手动分割其他肺部和背景。但是，这些手动分割的蒙版的通道顺序与我的其他图像不同：

手动分割蒙版：

0 - 背景
1 - 毛玻璃
2 - 整合
3 - 肺部其他

合适的口罩：

0 - 毛玻璃
1 - 整合
2 - 肺其他
3 - 背景

当我下载准备好的手动分割蒙版时，它的形状是 (41, 512, 512)。下载后我最后加了一维，变成了(41, 512, 512, 1)。比起我将此功能与此调色板 = [[0]、[1]、[2]、[3]]（适用于我的旧数据集掩码）：

def mask_to_onehot(mask, palette):
"""
Converts a segmentation mask (H, W, C) to (H, W, K) where the last dim is a one
hot encoding vector, C is usually 1 or 3, and K is the number of class.
"""
semantic_map = []
for colour in palette:
    #print('colour',colour)
    equality = np.equal(mask, colour)
    #print('equality',equality)
    class_map = np.all(equality, axis=-1)
    semantic_map.append(class_map)
semantic_map = np.stack(semantic_map, axis=-1).astype(np.float32)
return torch.from_numpy(semantic_map)

然后新面具变得与旧面具不同。有人可以请建议吗？我做错了什么？提前致谢。

Answer 1

您可以在 MedSeg 中打开设置菜单（已打开带有掩码的数据）并使用“将掩码值从...更改为...”。以下顺序应该适合您：0 到 5，然后 1 到 0，然后 2 到 1，然后 3 到 2，然后 5 到 3。

类似的事情当然也可以在python中自动完成，例如mask[mask==0]=5，mask[mask==1]=0等等。

如何以正确的顺序在分割掩码中获取通道？

How to get channels in a segmentation mask in proper order?

python

mask

image-segmentation