语义分割class标注问题

将只有0,2两个值的Tensor保存为png图片后，再重新读像素值，原本为2的像素值全都变成了小于1的数，请问是怎么回事。目的是标记语义分割的class，这个问题一直没解决。请求帮助。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  从给出的代码和问题描述来看，出现了像素值转换错误的问题。在重新读取图片后，原本为2的像素值变成了小于1的数。经过分析，可以看出问题出在将像素值转换为0和2的代码段上。

  reloaded_image = np.where(reloaded_image < 1, 0, 2)
  

  这段代码的逻辑是将重新读取的灰度图像中小于1的像素值设置为0，大于等于1的像素值设置为2。然而，由于之前保存为PNG图片时使用了image_tensor.numpy()来将张量转换为numpy数组，而在这个过程中，原本是int型的像素值被转换为了float型，所以在重新读取图片后，像素值都变成了小于1的浮点数。

  解决这个问题的方法是在保存为PNG图片时，将像素值转换为整数型，以保持一致性。修改代码如下：

  import torch
  from PIL import Image
  
  # 假设tensor为image_tensor
  image_tensor = torch.tensor([[2, 0, 0],
                              [0, 0, 2]])
  
  # 将tensor保存为PNG图片
  image_tensor = image_tensor.byte()
  image = Image.fromarray(image_tensor.numpy().astype(np.uint8), mode='L')
  image.save('image.png')
  
  # 重新读取图片
  # 这里使用OpenCV库读取图片
  import cv2
  import numpy as np
  
  reloaded_image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  # 将像素值转换为0和2
  reloaded_image = np.where(reloaded_image < 1, 0, 2)
  

  修改后的代码保证了在重新读取图片时像素值的类型是整数类型，这样就可以正确地将像素值转换为0和2了。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^