眼底图像血管分割学习笔记

一  图像处理

训练集的图片格式为tif

 其中相应的分割标签格式 为gif

一开始想着这些图片是不是都要先转换成.jpg或者. png  在查阅了一些资料后其实还是不太清楚。然后在看别人的代码时，发现没有处理，所以就先这样弄着。

出现的问题

class Datasets(Dataset):def __init__(self,path):self.path = pathself.image_path = os.listdir(os.path.join(path,"images"))self.label = os.listdir(os.path.join(path,"1st_manual"))self.trans = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])def __getitem__(self, index):image_path = self.image_path[index]label = self.label[index]image_label = [os.path.join(self.path, i) for i in ("images", "1st_manual")]img_o = cv2.imread(os.path.join(image_label[0], image_path))img_l = cv2.imread(os.path.join(image_label[1], label))# _,img_l = cv2.VideoCapture(os.path.join(image_label[1], label)).read()img_o = cv2.cvtColor(img_o, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2RGB)return self.trans(img_o),self.trans(img_l)def __len__(self):return len(self.image_path)

其中在将图像标签读取出来然后转换为RGB格式时，发现报错

 去查阅了一番，报错原因是没有读取到相应的图片。回头去看代码时，在借鉴的代码里有我图中注释的那一串。然后又是一番查阅才知道，原来opencv无法直接读取.gif格式的图片，所以需要调用cv2.VideoCapture来读取.gif格式的图片。

补充：

1、vc = cv2.VideoCapture(0)

VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如vc = cv2.VideoCapture(".......")

2、ret,frame = vc.read()

vc.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。(对应于代码的_,img_l)

完整代码（有参考别的大佬）：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision.utils import save_image
from tqdm import tqdm
from PIL import Imageclass Datasets(Dataset):def __init__(self,path):self.path = path  # 训练数据文件夹的路径self.image_path = os.listdir(os.path.join(path,"images"))self.label = os.listdir(os.path.join(path,"1st_manual"))self.trans = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])def __getitem__(self, index):image_path = self.image_path[index]label = self.label[index]image_label = [os.path.join(self.path, i) for i in ("images", "1st_manual")]img_o = cv2.imread(os.path.join(image_label[0], image_path))# img_l = cv2.imread(os.path.join(image_label[1], label))_,img_l = cv2.VideoCapture(os.path.join(image_label[1], label)).read()img_o = cv2.cvtColor(img_o, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2RGB)return self.trans(img_o),self.trans(img_l)def __len__(self):return len(self.image_path)

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！