Advertisement
Guest User

Untitled

a guest
Dec 12th, 2017
69
0
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
Python 2.25 KB | None | 0 0
  1.                     # # # # WORKS GOOD # # # #
  2.        
  3.                     # make a mask
  4.                     # create a mask
  5.                     mask = self.make_mask(homography) # a greyscale image
  6.                     mask = cv2.resize(mask,
  7.                                       (self.net_input_size[0] / downsample_factor,
  8.                                        self.net_input_size[1] / downsample_factor))
  9.                     self.show(mask)
  10.                     _, mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  11.                     # make the corresponding notmask
  12.                     self.show(mask)
  13.                     notmask = cv2.bitwise_not(mask)
  14.                     self.show(notmask)
  15.                     # scale pixel values to range [0,1]
  16.                     mask /= 255
  17.                     notmask /= 255
  18.                     # put in batch
  19.                     masks = np.zeros((self.net_input_size[1]/downsample_factor, self.net_input_size[0]/downsample_factor, 2))
  20.                     masks[:,:,0] = mask
  21.                     masks[:,:,1] = notmask
  22.  
  23.                     # # # # DOESN'T WORK GOOD # # # #
  24.  
  25.                     # make an outline mask
  26.                     outline_mask = self.make_outline_mask(homography) # a greyscale image
  27.                     outline_mask = cv2.resize(outline_mask,
  28.                                       (self.net_input_size[0] / downsample_factor,
  29.                                        self.net_input_size[1] / downsample_factor))
  30.                     self.show(outline_mask)
  31.                     _, outline_mask = cv2.threshold(outline_mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  32.                     self.show(outline_mask)
  33.                     # make the corresponding notmask
  34.                     not_outline_mask = cv2.bitwise_not(outline_mask)
  35.                     self.show(not_outline_mask)
  36.                     # scale pixel values to range [0,1]
  37.                     outline_mask /= 255
  38.                     not_outline_mask /= 255
  39.                     # put in batch
  40.                     outline_masks = np.zeros((self.net_input_size[1]/downsample_factor, self.net_input_size[0]/downsample_factor, 2))
  41.                     outline_masks[:,:,0] = outline_mask
  42.                     outline_masks[:,:,1] = not_outline_mask
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement