Création de masques binaires

Les images destinées aux tâches de segmentation sont généralement annotées à l'aide de masques au niveau des pixels. Veuillez examiner cette image d'un chat mau égyptien.

image de chat

Dans cet exercice et le suivant, vous utiliserez le masque correspondant pour isoler le chat de l'image. Tout d'abord, vous devez charger le masque et le binariser.

Image torchvisionLes fichiers « PIL », « transforms » et « torch » ont déjà été importés pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Deep learning pour les images avec PyTorch

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Instructions

Chargez l'image du masque enregistrée dans annotations/Egyptian_Mau_123.png et associez-la à mask.
Créez une matrice « binary_mask » à partir de « mask_tensor » où chaque pixel égal à « 1/255 » se voit attribuer une valeur tensorielle de « 1.0 », et les pixels restants se voient attribuer une valeur tensorielle de « 0.0 ».

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Load mask image
mask = ____

# Transform mask to tensor
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
mask_tensor = transform(mask)

# Create binary mask
binary_mask = ____(
    ____, 
    ____,
    ____,
)

# Print unique mask values
print(binary_mask.unique())

Modifier et exécuter le code