%%make
mask
R=makerefmat('RasterSize',size(Vq),'Lonlim',[-180180],'Latlim',[-9090]);
MASK=vec2mtx(shengjie.Y,shengjie.X,Vq,R,'filled');
MASK(find(
MASK>1))=nan;
MASK(find(
MASK==1))=0;
holdon;
m_pcolor(XI,YI,
MASK+Vq);
文章目录前言COCO数据集格式总体组织结构`image对象`的主要属性:`annotation对象`的属性主要:pycocotools包中的COCO对象及APICOCO对象的属性COCO对象的方法
在前面的文章中我们介绍了如何使用COCO提供的官方API来进行coco格式数据集的可视化,下面我们主要来讲COCO数据集格式和官方API实现。
COCO数据集格式
coco数据集格式充分利用了面向对象的思路:整个标注文件是一个json对象,这个大的json对象包含几个主要的filed:"info","lic
我们标注好的
文件,或者通过模型预测出的结果,通常保存为.png格式的图片。不同于RGB图像,其保存的位数为8位,或是灰度图、或是调色板图;
在PIL格式中,我们通过查看其mode属性,能够发现其区别。
我们使用VOC2012中的两个
mask图片:'2007_000032.png'、'2007_000033.png',其样式分别为:
首先我们从物理的角度来看看
mask到底是什么过程。
在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。
图像掩膜与