如何从COCO数据集创建掩码图像？

Question

所以我一直在用这个代码。我正在尝试从COCO数据集生成图像的原始掩码。

dataDir='G:'
dataType='train2014'
annFile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir,dataType)


coco=COCO(annFile)
annFile = '{}/annotations/person_keypoints_{}.json'.format(dataDir,dataType)
coco_kps=COCO(annFile)


catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds );
imgIds = coco.getImgIds(imgIds = imgIds[0])
img = coco.loadImgs(imgIds[np.random.randint(0,len(imgIds))])[0]
I = io.imread('G:/train2014/'+img['file_name'])

plt.imshow(I); plt.axis('off')
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=catIds, iscrowd=None)
anns = coco.loadAnns(annIds)
coco.showAnns(anns)

但我得到的是这样的东西

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但我想要的是这样的

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我怎样才能得到每个图像的原始面具？

Answer 1

我去派对迟到了，但如果能帮上忙的话。我不知道您的代码是否适用于您的应用程序，但是，如果您希望掩码的每个像素都具有注释类别id的值，那么您就不能仅仅添加掩码，因为有些掩码会重叠。我用了一个最大值：

cat_ids = coco.getCatIds()
anns_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=cat_ids, iscrowd=None)
anns = coco.loadAnns(anns_ids)
anns_img = np.zeros((img['height'],img['width']))
for ann in anns:
    anns_img = np.maximum(anns_img,coco.annToMask(ann)*ann['category_id'])

编辑:下面是我在2017年数据集图像47112上的代码示例：

灰色阴影的值是在数据集描述中描述的类别的id。

请注意，在这里，比萨饼与其多边形边缘的桌子重叠。如果我们添加掩码，就会给出一个与批萨和表类之和相对应的id。但是，使用max时，只保留一个类。在这种情况下，由于类表的id大于类比萨饼的id，因此重叠会影响类表，即使比萨饼位于上面。不过，我不确定这个问题能否轻易解决。

Answer 2

按照菲利普先生的直觉，我能够做出正确的代码，看起来如下所示。

mask = coco.annToMask(anns[0])
for i in range(len(anns)):
    mask += coco.annToMask(anns[i])

plt.imshow(mask)

Answer 3

答案中没有完整的代码，所以我将其张贴在下面。

请先安装pycocotools。

pip install pycocotools

导入所需的模块。我猜你是在用笔记本电脑。

from pycocotools.coco import COCO
import os
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

加载coco数据集的注释。在这里，指定74图像。

coco = COCO('../datasets/coco/annotations/instances_train2017.json')
img_dir = '../datasets/coco/train2017'
image_id = 74

img = coco.imgs[image_id]
# loading annotations into memory...
# Done (t=12.70s)
# creating index...
# index created!

加载的img的信息如下。

img
# {'license': 2,
#  'file_name': '000000000074.jpg',
#  'coco_url': # 'http://images.cocodataset.org/train2017/000000000074.jpg',
#  'height': 426,
#  'width': 640,
#  'date_captured': '2013-11-15 03:08:44',
#  'flickr_url': # 'http://farm5.staticflickr.com/4087/5078192399_aaefdb5074_z.jpg# ',
#  'id': 74}

如下所示显示图像。

image = np.array(Image.open(os.path.join(img_dir, img['file_name'])))
plt.imshow(image, interpolation='nearest')
plt.show()

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如果您想看到覆盖结果：

plt.imshow(image)
cat_ids = coco.getCatIds()
anns_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=cat_ids, iscrowd=None)
anns = coco.loadAnns(anns_ids)
coco.showAnns(anns)

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如果你只想看到面具，就像法希德热衣汗回答的那样，做以下几件事：

mask = coco.annToMask(anns[0])
for i in range(len(anns)):
    mask += coco.annToMask(anns[i])

plt.imshow(mask)

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