File size: 2,253 Bytes
0e83290 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 |
import cv2
import numpy as np
def merge_masks(masks, method='max'):
if isinstance(masks, list):
masks = np.array(masks)
# Убедимся, что маски имеют корректную форму
if len(masks.shape) != 3:
raise ValueError(
"Маски должны быть представлены в виде массива размерности (N, H, W)."
)
N, H, W = masks.shape
# Создаем пустое цветное изображение
mask_colored = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)
# Создаем список случайных цветов для каждой маски
colors = [tuple(np.random.randint(0, 255, size=3)) for _ in range(N)]
# Создаем уникальную индексированную маску
unique_mask = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
for i in range(N):
# Создаем цветную маску для текущей области
color_mask = np.zeros_like(mask_colored)
color_mask[masks[i] > 0] = colors[i]
# Накладываем цветную маску на общее изображение
mask_colored = cv2.addWeighted(mask_colored, 1, color_mask, 1, 0.0)
# Присваиваем уникальные значения для текущей области в индексированной маске
unique_mask[masks[i] > 0] = (
i + 1
) # Используем i+1, чтобы избежать нулевого значения
return mask_colored, unique_mask
def create_mask(mask, random_color=False):
# Генерация цвета
# if random_color:
# color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
# else:
# color = np.array(
# [30 / 255, 144 / 255, 255 / 255, 0.6]
# ) # Синий цвет с прозрачностью
h, w = mask.shape[-2:] # Получаем высоту и ширину маски
mask = mask.astype(np.uint8) # Приводим маску к типу uint8
return mask # Возвращаем маску в формате (H, W)
|