VOC Segmentation GT图像颜色表生成分析
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PASCAL VOC图像分割数据集中,图像中各个类别以不同的颜色进行区分,即Ground Truth中,每种颜色都对应着相应的类别:
可以看出这个颜色表既好看又容易区分开。下面来看,这个color map是如何产生的。
先附上Matlab版本的代码:
% VOCLABELCOLORMAP Creates a label color map such that adjacent indices have different
% colors. Useful for reading and writing index images which contain large indices,
% by encoding them as RGB images.
%
% CMAP = VOCLABELCOLORMAP(N) creates a label color map with N entries.
function cmap = labelcolormap(N)
if nargin==0
N=256
end
cmap = zeros(N,3);
for i=1:N
id = i-1; r=0;g=0;b=0;
for j=0:7
r = bitor(r, bitshift(bitget(id,1),7 - j));
g = bitor(g, bitshift(bitget(id,2),7 - j));
b = bitor(b, bitshift(bitget(id,3),7 - j));
id = bitshift(id,-3);
end
cmap(i,1)=r; cmap(i,2)=g; cmap(i,3)=b;
end
cmap = cmap / 255;
其中,N
就是类别数,而bitor()
,bitshift()
,bitget()
这些位运算的函数,可以在Matlab中查询其功能,很容易理解(源码就不做分析了)。
对于VOC 20类的分割问题,我们调用:labelcolormap(21)
,可以得到如下输出(这里把结果乘以255,使用整数表示):
0 0 0
128 0 0
0 128 0
128 128 0
0 0 128
128 0 128
0 128 128
128 128 128
64 0 0
192 0 0
64 128 0
192 128 0
64 0 128
192 0 128
64 128 128
192 128 128
0 64 0
128 64 0
0 192 0
128 192 0
0 64 128
索引值 | 颜色值 | 颜色 |
---|---|---|
0 | (0,0,0) | |
1 | (128,0,0) | |
2 | (0,128,0) | |
3 | (128,128,0) | |
4 | (0,0,128) | |
5 | (128,0,128) | |
6 | (0,128,128) | |
7 | (128,128,128) | |
8 | (64,0,0) | |
9 | (192,0,0) | |
10 | (64,128,0) | |
11 | (192,128,0) | |
12 | (64,0,128) | |
13 | (192,0,128) | |
14 | (64,128,128) | |
15 | (192,128,128) | |
16 | (0,64,0) | |
17 | (128,64,0) | |
18 | (0,192,0) | |
19 | (128,192,0) | |
20 | (0,64,128) |
我将Matlab代码转为python版本:
def uint82bin(n, count=8):
"""returns the binary of integer n, count refers to amount of bits"""
return ''.join([str((n >> y) & 1) for y in range(count-1, -1, -1)])
def labelcolormap(N):
cmap = np.zeros((N, 3), dtype = np.uint8)
for i in range(N):
r = 0
g = 0
b = 0
id = i
for j in range(7):
str_id = uint82bin(id)
r = r ^ ( np.uint8(str_id[-1]) << (7-j))
g = g ^ ( np.uint8(str_id[-2]) << (7-j))
b = b ^ ( np.uint8(str_id[-3]) << (7-j))
id = id >> 3
cmap[i, 0] = r
cmap[i, 1] = g
cmap[i, 2] = b
return cmap
这里,我并没有将cmap
保存成float
型,而是无符号整型,不过这是小事。执行labelcolormap(21)
后,得到输出如下:
[[ 0 0 0]
[128 0 0]
[ 0 128 0]
[128 128 0]
[ 0 0 128]
[128 0 128]
[ 0 128 128]
[128 128 128]
[ 64 0 0]
[192 0 0]
[ 64 128 0]
[192 128 0]
[ 64 0 128]
[192 0 128]
[ 64 128 128]
[192 128 128]
[ 0 64 0]
[128 64 0]
[ 0 192 0]
[128 192 0]
[ 0 64 128]]
与Matlab版本的结果一致。
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