by HPC_ZY

今天不飞了，一起写代码吧。做图像分割、目标检测、物体识别的老铁都会遇到，在得到结果之后需要显示mask或label，为了简便经常就直接imshow了。有时候这样做并不是那么直观，今天就给大家分享一种直接在原图上利用伪彩色高亮分割结果的方法（如下图）。

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古典方法

注：后续代码中的im,mask,label分别为原图（归一化），目标蒙板（0,1），目标标签（非负整数，0为背景）

初级

最简单的单独显示法，也是我平时调试检查中间结果最爱用的方式，突出一个快速。

% 显示
figure
subplot(1,3,1), imshow(im)
subplot(1,3,2), imshow(mask)
subplot(1,3,3), imagesc(label)

结果如下

高级

彩色图合成法，为了展示给他人看时，通过把图像、蒙板放入特定的通道实现同图显示。
这个方法针对灰度图（目标类别少）性能比还是挺高的，面对彩色图或目标类别较多时就有点不够看了

% 我想显示成红色
imout1 = cat(3,im+mask,im-mask,im-mask);
% 我想显示成绿
imout2 = cat(3,im-mask,im-mask,im+mask);
% 我想显示成金色
imout3 = cat(3,im+mask,im+mask,im-mask);% 每种显示不同颜色(累死了）
imout = cat(3,im,im,im);
imout = cat(3,imout(:,:,1)+(label==1),imout(:,:,2)-(label==1),imout(:,:,3)-(label==1));
imout = cat(3,imout(:,:,1)-(label==2),imout(:,:,2)+(label==2),imout(:,:,3)-(label==2));
imout = cat(3,imout(:,:,1)-(label==3),imout(:,:,2)-(label==3),imout(:,:,3)+(label==3));
imout = cat(3,imout(:,:,1)+(label==4),imout(:,:,2)+(label==4),imout(:,:,3)-(label==4));
imout = cat(3,imout(:,:,1)-(label==5),imout(:,:,2)+(label==5),imout(:,:,3)+(label==5));% 显示
figure
subplot(2,2,1), imshow(imout1)
subplot(2,2,2), imshow(imout2)
subplot(2,2,3), imshow(imout3)
subplot(2,2,4), imshow(imout)

结果如下

这个例子只有5个标签，要是有50个……

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终极方法

原理其实就是类似上述“高级方法”，再搭配“光线投射原理”，就能实现可自由调节透明度的彩色图目标标记方法了。废话不多说，直接上代码，欢迎copy。

函数

% img-原始图像（灰度或彩色）
% label-目标标签（非负整数）
% color-每个类的颜色(大小为N*3的矩阵）
% alpha-每个类颜色的不透明度（N*1的矩阵）
function colorimg = drawlabel2image(img,label,color,alpha)[row,col,dim] = size(img);
% 检测是灰度图还是彩色图
if dim==1img = cat(3,img,img,img);
elseif dim==3
elseerror('请输入灰度图或RGB图')
end% 预处理
img = im2double(img);
label = uint16(label);
nlabel = max(label(:));% color修正:如果"分类数量>提供的颜色"，会利用循环自动增加颜色
while size(color,1)<nlabelcolor = cat(1,color,color);
end
% color修正:如果"分类数量<<提供的颜色"，会利用循环自动分配颜色
if size(color,1)>2*nlabelgap = floor(size(color,1)/nlabel);color = color(1:gap:end,:);
end
% alpha修正:如果"分类数量>提供的透明度"，会利用循环自动增加透明度
alpha = alpha(:);
while length(alpha)<nlabelalpha = cat(1,alpha,alpha);
end% 保留背景（非目标部分）
mask = double(label>0);
bg = img.*double(~mask);% 各label上色
obj = zeros(row,col,3,nlabel);
for idx = 1:nlabelobjmask = double(label==idx);    R = img(:,:,1).*objmask*(1-alpha(idx))+objmask*color(idx,1)*alpha(idx);G = img(:,:,2).*objmask*(1-alpha(idx))+objmask*color(idx,2)*alpha(idx);B = img(:,:,3).*objmask*(1-alpha(idx))+objmask*color(idx,3)*alpha(idx);obj(:,:,:,idx) = cat(3,R,G,B);
endcolorimg = sum(obj,4)+bg;end

由于时间原因，没有加上判断输入数据是否符合要求的语句。所以，直接使用上述代码的话，不要故意用不合法的数据进行测试。

测试

% 自己调色，美滋滋
color1 = [1,0,0; 0,1,0; 0,0,1; 1,1,0; 0,1,1];
alpha1 = 0.1;
colorimg1 = drawlabel2image(im,label,color1,alpha1);color2 = [1,0,0; 0,1,0; 0,0,1; 1,1,0; 0,1,1];
alpha2 = 0.9;
colorimg2 = drawlabel2image(im,label,color2,alpha2);color3 = [1,0,0; 0,1,0; 0,0,1; 1,1,0; 0,1,1];
alpha3 = 0.5;
colorimg3 = drawlabel2image(im,label,color3,alpha3);% 不想配色，直接用MATLAB自带的colormap
color4 = jet; % matlab自带
alpha4 = 0.5;
colorimg4 = drawlabel2image(im,label,color4,alpha4);% 显示
figure
subplot(2,2,1), imshow(colorimg1)
subplot(2,2,2), imshow(colorimg2)
subplot(2,2,3), imshow(colorimg3)
subplot(2,2,4), imshow(colorimg4)

结果如下

灵活运用就能

其他

1. 如果输入数据符合要求，函数报错（真有bug）可评论区告诉我；
2. 如果有更有趣或更实用的想法，欢迎留言，可考虑为你实现；
3. 文中实验数据来自百度图片