Labelme 标注图像转化位灰度图像

在使用语义分割 images-keras-segmentatin 代码的时候，发现训练的标签图像 满足 背景的像素值是1  ，第一个分类的像素值是2 以此类推到255,

github 的地址 

https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras#preparing-the-data-for-training

原文中 说明 annoation 

Example code to generate annotation images :

import cv2
import numpy as np

ann_img = np.zeros((30,30,3)).astype('uint8')
ann_img[ 3 , 4 ] = 1 # this would set the label of pixel 3,4 as 1

cv2.imwrite( "ann_1.png" ,ann_img )  

我们在使用labelme 标注完图像后 会生成json文件，然后通过 labelme_json_to_dataset 生成标签文件。比如我们可以清楚看到在

二分类中能看到是红色的。

这时候我们要对图像进行灰度处理，将上边的红色区域的像素值变成1，背景是0 变成下边

labelImage_to_uint8.py

python代码