Я пытаюсь просмотреть и отредактировать маски классификации, которые представляют собой png в градациях серого со значениями, равными идентификатору класса, т. Е. 1 = класс1, 2 = класс2 и т. Д.
Цветовые карты Matplotlib обеспечивают простой способ создания фиксированной палитры из этих целых чисел, считывания в png градаций серого, применения нормализации, применения карты цветов, масштабирования до 255
Но как мне вернуться назад? Мне нужно прочитать значение RGB на изображении, найти его на карте цветов и преобразовать обратно в исходное целое число: (0,183,255) = 2
К RGB:
img_src = Image.open(srcpath + srcfn)
im = np.array(img_src) * 20 #[1,2,3] -> [20,40,60]
im = cm(im) #[20,40,60] -> [[0.,0.7196739,1.,1.],...]
im = np.uint8(im * 255) #[[0.,0.7196739,1.,1.],...] -> [[0,183,255],...]
im = Image.fromarray(im)
Из RGB:
im = np.array(img_src)
im = im/255 #[[0,183,255],...] -> [[0.,0.7196739,1.,1.],...]
###The missing step
im = uncm(im) #[[0.,0.7196739,1.,1.],...] -> [20,40,60]
im = im/20 #[20,40,60] -> [1,2,3]