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PIL图像Caffe分割的整形输出阵列

coreml caffe machine-learning python

Michael · 技术社区 · 6 年前

希望每个人白天(或晚上)都过得很好。

我一直在玩我遇到的一个Caffe模型,在使用输出阵列时遇到了一些问题。我以前没有使用过分割,因此这可能是一个简单的修复方法,适合于对该主题更了解的人。

该模型基于本文 Deep Joint Task Learning for Generic Object Extraction 。我已将模型转换为CoreML格式。

我的问题是:

当试图从输出中创建PIL图像时,我得到了看起来像随机噪声的东西,我认为这只是一个简单的问题,即numpy数组的形状不正确,或者像素的顺序错误。输出阵列的形状为(2500,1),应该是50x50黑白图像

代码如下所示:

image = Image.open('./1.jpg')
image = image.resize((55, 55), Image.ANTIALIAS)

predictions = model.predict({'data_55': image} , useCPUOnly = False)
predictions = predictions['fc8_seg']

reshape_array = numpy.reshape(predictions, (50,50))
output_image = Image.fromarray(reshape_array, '1')

我在numpy整形上尝试了F和C顺序,除了噪音之外,似乎没有其他效果。我使用的是原始回购协议中提供的一个测试图像,所以应该不会有问题。另请注意,数组中的值如下所示:

[[  4.55798066e-08   5.40980977e-07   2.13476710e-06 ...,   6.66990445e-08
6.81615759e-08   3.21255470e-07]
[  2.69358861e-05   1.94866928e-07   4.71876803e-07 ...,   1.25911642e-10
3.14572794e-08   1.61371077e-08]

如果您有任何想法或答案,我们将不胜感激并给予帮助。提前感谢!

1 回复 | 直到 6 年前

Michael 6 年前

看来我能解决这个问题。这不是数组顺序的问题,而是值和数据类型的问题。下面是我为从输出中获得正确图像而编写的代码。

predictions = model.predict({'data_55': image} , useCPUOnly = True) # Run the prediction

map_final = predictions['fc8_seg'][0,0,:,:] # fc8_seg is the output of the neural network
map_final = map_final.reshape((50,50)) # Reshape the output from shape (2500) to (50, 50)
map_final = numpy.flip(map_final, 1) # Flip axis 1 to unmirror the image

# Scale the values in the array to a range between 0 and 255
map_final -= map_final.min() 
map_final /= map_final.max()
map_final = numpy.ceil(map_final*255)

map_final_unint8 = map_final.astype(numpy.uint8) # Convert the data type to an uint8
pil_image = Image.fromarray(map_final_unint8, mode = 'L') # Create the PIL image

和输出:

一切看起来都正常!

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