Python COCO.decodeMask方法代码示例 |
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本文整理汇总了Python中pycocotools.coco.COCO.decodeMask方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python COCO.decodeMask方法的具体用法？Python COCO.decodeMask怎么用？Python COCO.decodeMask使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pycocotools.coco.COCO的用法示例。 在下文中一共展示了COCO.decodeMask方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: __init__ # 需要导入模块: from pycocotools.coco import COCO [as 别名] # 或者: from pycocotools.coco.COCO import decodeMask [as 别名] #.........这里部分代码省略......... self.assign_value(factors) print('salient value computed.!') def factored_size(self,ann): im_sz = {} for item in ann: sz = round(item['area']/self.size_norm,2) im_sz[item['id']] = sz return im_sz def factored_loc(self,ann): im_loc = {} for item in ann: loc = item['bbox'] loc = round(loc[0]+loc[2]/2)+640*(round(loc[1]+loc[3]/2)-1) loc = loc/self.size_norm im_loc[item['id']] = loc return im_loc def factored_den(self,ann): im_den = {} distmat = [] for item in ann: coord = item['bbox'] c_coord = [coord[0]+coord[2]/2,coord[1]+coord[3]/2] distmat.append(c_coord) for item1,item2 in zip(distmat,ann): xa = [item1] den = sp.distance.cdist(xa,distmat) den = den.mean() im_den[item2['id']] = den return im_den def factored_dtc(self,ann): im_dtc = {} c = [320,240] for item in ann: coord = item['bbox'] c_coord = [coord[0]+coord[2]/2,coord[1]+coord[3]/2] d = sp.distance.pdist([c,c_coord]) d = d[0] d = d*2/self.loc_norm im_dtc[item['id']] = d return im_dtc def save_saldict_tomatfile(self,sal_dict_to_save,name): datalist = [] for item in sal_dict_to_save.keys(): im_sal = sal_dict_to_save[item] saveitem = [] for im_item in im_sal.keys(): saveitem.append([im_item,im_sal[im_item]]) datalist.append(saveitem) sio.savemat(name,{'sal_data':datalist}) def plot_saliencymap(self,saliency_dict,image_id): im_id_indataset = self.SALICON['SALICON_id'][image_id] ann_IDlist = self.Ins_coco.getAnnIds(im_id_indataset) ann_list = self.Ins_coco.loadAnns(ann_IDlist) sal_dict = saliency_dict[image_id] maxv = max(sal_dict.values()) blankim = np.zeros((480,640,3),np.uint8) plt.imshow(blankim) ax = plt.gca() polygons = [] color = [] for item in ann_list: c =sal_dict[item['id']]/(maxv) c = [c,c,c] if type(item['segmentation']) == list: # polygon for seg in item['segmentation']: poly = np.array(seg).reshape((len(seg)/2, 2)) polygons.append(Polygon(poly, True,alpha=0.4)) color.append(c) else: # mask mask = self.Ins_coco.decodeMask(item['segmentation']) img = np.ones( (mask.shape[0], mask.shape[1], 3) ) color_mask = c # if ann['iscrowd'] == 1: # color_mask = np.array([2.0,166.0,101.0])/255 # if ann['iscrowd'] == 0: for i in range(3): img[:,:,i] = color_mask[i] ax.imshow(np.dstack( (img, mask*0.5) )) p = PatchCollection(polygons, facecolors=color, edgecolors=(0,0,0,1), linewidths=0.5, alpha=0.9) ax.add_collection(p) 开发者ID:Yanakz，项目名称:Caption，代码行数:99，代码来源:CaptionSaliency.py注：本文中的pycocotools.coco.COCO.decodeMask方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。 |
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