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处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值,那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢?
主要借鉴cv2中的方法:
(我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素)
matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor)) cv2.polylines(im, np.int32([cor_xy]), 1, 1) cv2.fillPoly(im, np.int32([cor_xy]), 1) mask_array = im
这样就可以得到mask啦,注意:首先坐标对是数组形式,我们需要用‘[ ]' 转换为列表形式,然后用np.int32转化格式,这两步都放在上述标红代码中完成了。不然很容易报错。
以上这篇python实现根据给定坐标点生成多边形mask的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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