tensorflow根据label图画出对应的热图 语义分割

本文主要是介绍tensorflow根据label图画出对应的热图 语义分割，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在使用tensorflow对图像进行分割预测的时候，得到的值对应的是一个二维数组，如果直接将其保存为图片，就是一个黑色的图，区分不大，因此我要将其转成带颜色的图，每个类别对应一种颜色，对应的下图中的左道右。

   

def value_to_RGB(value):a=[None]*len(value)for i in range(len(value)):a[i]=[None]*len(value[i])for  j in range(len(value[i])):

			# 设置对应类别的颜色if value[i][j]==0:#lv zhibeia[i][j]=[0,255,127]elif value[i][j]==1:#hui  daolu a[i][j]=[112,128,144]elif value[i][j]==2:# lan fangwu a[i][j]=[70,130,180]elif value[i][j][0]==3:#heliu a[i][j]=[255,215,0]else:#qita hong a[i][j]=[220,20,60]a = np.array(a)return a

这里由于不能直接对数组中的元素进行修改，因此设计了一个临时列表，最后在转为数组，将其保存为图片就好了。
初学，方法可能比较笨重，欢迎指正。

这篇关于tensorflow根据label图画出对应的热图 语义分割的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---