如何根据 class 更改抓取蒙版中的颜色

Question

这是我的图片：

我有 2 类狗和卡车我也有它们的 bbox 坐标所以我想为这个图像创建一个蒙版所以我应用了 grapcut 算法这是我的代码

img=cv2.imread('dog.jpg')
mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)

bgModel=np.zeros((1,65),np.float64)
fgModel=np.zeros((1,65),np.float64)
tmpimage=image
masks=[]
for i in recs:
    cv2.grabCut(img,mask,i,bgModel,fgModel,10,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
    mask2=np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
    masks.append(mask2)
    #img=image*mask2[:,:,np.newaxis]
finalmask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
for i in range(len(masks)):
   finalmask=finalmask+masks[i]
plt.imshow(finalmask)
# plt.colorbar()
#plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

这是最后的面具：

我想要做的是我希望狗的区域与此图像中的卡车区域具有不同的颜色，两者都具有相同的黄色

Answer 1

在您的例子中，finalmask 是一个 2 通道图像。您从 plt.imshow(finalmask) 获得的输出是一个二值图像，其中黄色 -> 255 和紫色 -> 0.

我创建了一个 3 通道蒙版，并为每个蒙版分配了随机颜色。

代码：

# creating 3-channel mask:
finalmask = np.zeros(img.shape, np.uint8)

for i in range(len(masks)):
    # generating random color 
    # plucked from: 
    color = tuple(np.random.choice(range(256), size=3))

    # create another mask to place color in white regions
    im = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    im[masks[i] == 255] = color

    # add with final mask
    finalmask = finalmask + im

结果：

这里是我创建的示例蒙版：

&

最终结果：

Note: If you want fixed color for each mask label, you can create a dictionary and refer from it.

如何根据 class 更改抓取蒙版中的颜色

how to change the color in grabcut mask based on a class

python

opencv