# 将图片编码成rle格式
from torchvision.transforms import transforms
def rle_encode(img, min_max_threshold=1e-3, max_mean_threshold=None):
if np.max(img) < min_max_threshold:
return ''
if max_mean_threshold and np.mean(img) > max_mean_threshold:
return ''
pixels = img.T.flatten()
pixels = np.concatenate([[0], pixels, [0]])
runs = np.where(pixels[1:] != pixels[:-1])[0] + 1
runs[1::2] -= runs[::2]
return ' '.join(str(x) for x in runs)
# 将rle格式进行解码为图片
def rle_decode(mask_rle, shape=(512, 512)):
s = mask_rle.split()
starts, lengths = [np.asarray(x, dtype=int) for x in (s[0:][::2], s[1:][::2])]
starts -= 1
ends = starts + lengths
img = np.zeros(shape[0] * shape[1], dtype=np.uint8)
for lo, hi in zip(starts, ends):
img[lo:hi] = 1
return img.reshape(shape, order='F')
rle编码转换
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