如何以适当的顺序获得分割掩码中的通道？

Question

我正在尝试解决新冠肺炎CT扫描的分割问题，我也尝试过使用MedSeg免费浏览器工具(https://www.medseg.ai/)为自己分割图像。我想这样做，以增加我的数据集，现在有4个类别:磨玻璃，巩固，肺其他和背景。我发现了一个数据集，它只包含带有磨玻璃标签的面具。我想要分割肺其他和背景手动在他们。但是，这些手动分割的掩码的通道顺序与我的其他图像不同：

手动分段口罩：

consolidation

• 3
• 0 -背景
• 1-磨玻璃
• 2-肺其他

适当的口罩：

consolidation

• 2 -
• 0 -磨玻璃
• 1-
• 3-背景

当我下载准备好手动分段掩码时，它的形状是(41,512,512)。下载后，我最终添加了一个维度，因此它变成(41,512,512，1)。，而不是使用这个调色板= [0], [1], [2], [3]应用这个函数。

def mask_to_onehot(mask, palette):
"""
Converts a segmentation mask (H, W, C) to (H, W, K) where the last dim is a one
hot encoding vector, C is usually 1 or 3, and K is the number of class.
"""
semantic_map = []
for colour in palette:
    #print('colour',colour)
    equality = np.equal(mask, colour)
    #print('equality',equality)
    class_map = np.all(equality, axis=-1)
    semantic_map.append(class_map)
semantic_map = np.stack(semantic_map, axis=-1).astype(np.float32)
return torch.from_numpy(semantic_map)

在那之后，新面具和旧面具不同了。有人能给我点建议吗？我做错什么了？提前谢谢。

Answer 1

您可以在MedSeg中打开设置菜单(使用掩码打开数据)并使用“from...to.”。下面的序列应该适用于您:0到5，然后1到0，然后2到1，然后3到2，然后5到3。

当然，在python中也可以自动执行类似的操作，例如maskmask==0=5、maskmask==1=0等等。