python目标检测结果图像素转换(二值图和灰度图)

昨天在复现模型的时候发现test的结果图都是黑色的,输出像素发现白色是1,需要将白的像素乘以255,然后再输出,自己写的脚本如下(为了加快速度,用gpu转换,但是感觉速度还是一般)

python 复制代码
import os

from PIL import Image
import torch
import torchvision.transforms as transforms

device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
def process_images_in_folder(input_folder, output_folder):
    # 确保输出文件夹存在,如果不存在则创建
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    image_files= [f for f in os.listdir(input_folder) if os.path.isfile(os.path.join(input_folder, f)) and any(f.endswith(extension) for extension in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp'])]
    total_images = len(image_files)
    # 遍历输入文件夹中的所有文件
    for idx,filename in enumerate(image_files,1):
        # 拼接输入和输出文件的完整路径
        input_image_path = os.path.join(input_folder, filename)
        output_image_path = os.path.join(output_folder, filename)
        # 检查文件是否为图像文件
            # 对图像应用相同的处理逻辑
        modify_pixel(input_image_path, output_image_path)
        print(f'Processed {idx}/{total_images} images')
def modify_pixel(input_image_path,output_image_path ):

    img=Image.open(os.path.join(input_image_path))
    img_tensor=transforms.ToTensor()(img).unsqueeze(0).to(device)
    # 获取图像尺寸
    width, height = img.size

    # 循环遍历每个像素,并根据像素值做相应处理
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            # 获取原始像素值
            r = img.getpixel((x, y))
            # 如果像素值为1,则将像素值设为255(白色)
            r=255*r
         # 将处理后的像素值设置到新图像中
            img.putpixel((x, y), (r))
    # 保存处理后的图像
    img.save(output_image_path)



# 调用函数处理图像
input_folder="/root/autodl-tmp/SINet-V2-main/res/SINet_V2/COD10K"
output_folder="/root/autodl-tmp/SINet-V2-main/res/SINet-V2-White/COD10K"
process_images_in_folder(input_folder,output_folder)

自己更改一下输入和输出的文件夹名称就可以,可以实时查看处理的进度。

相关推荐
Shockang2 小时前
AI 编码智能体生产化工程
人工智能
BerryS3N2 小时前
大模型 (LLM) 全栈技术深度解析与实战指南:从 Transformer 底层原理、三阶段训练范式到 RAG 与 Agent 系统架构
深度学习·系统架构·transformer
天才测试猿3 小时前
2026软件测试面试八股文(含答案+文档)
自动化测试·软件测试·python·功能测试·测试工具·面试·职场和发展
jay神4 小时前
深度学习确定baseline之后怎么做改进?
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·分类
acrel74 小时前
安科瑞Acrel-1000变电站综合自动化系统在合肥某新材料公司35kV综合自动化项目中的应用分析
大数据·人工智能
UWA4 小时前
隐藏视频变“常驻刺客”,VideoPlayer与“N/A”纹理该怎么查
人工智能·性能优化·音视频·memory·cpu·游戏开发
V哥AI增长4 小时前
小红书笔记在生成式AI引擎中的可见性机制解析:从抓取原理到GEO工程化实践
大数据·人工智能·笔记
ajassi20004 小时前
AI语音智能体开发日记(十二)GX8006 固件定制指南——从双唤醒词到 UART 音频传输
人工智能·ai·ai编程
大模型momo5 小时前
告别单体 Agent:多智能体设计模式(Multi-Agent Patterns)深度实战手册
人工智能·agent·multi-agent·多agent
张小凡vip5 小时前
python--爬虫--成熟的爬虫框架Scrapy
爬虫·python·scrapy