如何将网络的输出图像转换为目标为PIL的P模式的彩色图片？

Question

在PIL的P模式训练过程中目标图像的原始值为20和16，因此我将20转换为1，将16转换为2以训练分割任务。但是当我想得到输出图像时，尽管我使用了代码

，但图片没有着色

        pred=pred.reshape([512,512]).astype('uint8')
        (x, y) = pred.shape
        for xx in range(x):
            for yy in range(y):
                if pred[xx, yy] == 2:
                    pred[xx, yy] = 16
                elif pred[xx, yy] == 1:
                    pred[xx, yy] = 20
        pp = Image.fromarray(pred).convert('P')
        pp.save(r'E:\python_workspace11\run\pascal\{}.png'.format(i))

但是输出图像是我已经看到 PIL.open 的值并将其转换为 numpy 以查看值，部分内容转换为 16 和 20，模式也是 P。我该如何处理这个问题？

Answer 1

您似乎已经设法将索引为 20 的所有像素更改为索引 1，将索引为 16 的所有像素更改为索引 2。但是，您随后需要将调色板条目 20 复制到调色板条目 1，将调色板条目 16 复制到调色板entry 2 为了让颜色保持不变。

那么，你想要：

import numpy as np
from PIL import Image

# Load image
im = Image.open('R0T9R.png')

# Get palette and make into Numpy array of 256 entries of 3 RGB colours
palette = np.array(im.getpalette(),dtype=np.uint8).reshape((256,3))

# Set palette entry 1 the same as entry 20, and 2 the same as 16
palette[1] = palette[20]
palette[2] = palette[16]

# Change pixels too - this replaces your slow "for" loops
npim = np.array(im)
npim[npim==16] = 2
npim[npim==20] = 1

# Make Numpy array back into image
res = Image.fromarray(npim)

# Apply our modified palette and save
res.putpalette(palette.ravel().tolist())
res.save('result.png')

如何将网络的输出图像转换为目标为PIL的P模式的彩色图片？

How to transform network's output images to colored pictures with target is PIL's P mode?

image-segmentation

python-imaging-library

pytorch