maskrcnn训练自己的数据集——labelme生成Mask文件，opencv将16位灰度图片转化为8位（python代码）

#!/usr/bin/env python# _*_ coding: UTF-8 _*_# author:"hy""""使用skimage模块读取图片，不改变图片数据类型uint16，保存为uint8类型"""import osimport cv2import natsortimport numpy as npfrom skimage import iofrom matplotlib import

3D_vision

468人浏览 · 2022-02-03 00:08:16

3D_vision · 2022-02-03 00:08:16 发布

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: UTF-8 _*_
# author:"hy"
"""使用skimage模块读取图片，不改变图片数据类型uint16，保存为uint8类型"""
import os
import cv2
import natsort
import numpy as np
from skimage import io
from matplotlib import pylab as plt
input_file = "C:/Users/lsh/Desktop/data/label_json/"  #文件路径
out_file = "C:/Users/lsh/Desktop/data/cv2_mask"
img_type = ".png"

for root, dirs, files in os.walk(input_file,topdown=True):
    for name in natsort.natsorted(dirs):  #natsort,自然排序
        file_name = os.path.join(input_file + name,"label_viz" + img_type)
        img = io.imread(file_name)  #Todo:使用skimage模块读取图片不会改变图片的数据格式
        # img = np.array(plt.imread(file_name)) #TODO:不要使用plt.imread读取图片，因为会改变图片的数据格式，uint16读入后会变成float32
        # print(img.shape)
        # io.imshow(img)
        # io.show()
        # plt.imshow(img * 10000) #Todo：img乘以10000是因为uint16位是 0--65531，在MATLAB直接显示时为黑色；标签是1-6
        # plt.axis('off')
        # plt.show()
        print(img.dtype)
        img = img.astype(np.uint8)
        print(img.dtype)
        name2 = name.split("_")[0]
        cv2.imwrite(os.path.join(out_file ,name2 + img_type),img)
        # plt.imshow(img * 40) #Todo：img乘以40是因为uint16位是 0--255，在MATLAB直接显示时为黑色 ；标签是1-6
        # plt.axis('off')
        # plt.show()