自己代码如下

def create_sample():# 训练标签数据csv转图片train_mask = pd.read_csv(TRAIN_MASK_DIR+"/train_mask.csv", sep='\t', names=['name', 'mask'])for name,mask in train_mask.values:if(pd.isnull(mask)):continue;mask = rle_decode(mask)cv2.imshow("test",mask)cv2.imwrite(TRAIN_MASK_DIR+'/'+name.rsplit(".",maxsplit=1)[0]+"_mask.jpg", mask)break;

cv2.imshow()

这个图片展示我换成了就可以正常显示了

      plt.axis('off')plt.imshow(mask,cmap="gray")

cv2.imwrite()

      cv2.imwrite(TRAIN_MASK_DIR+'/'+name.rsplit(".",maxsplit=1)[0]+"_mask.jpg", mask)
改成把mask也就是ndarray存储的图片*255,像素还原嘛。就可以正常保存图片了
      cv2.imwrite(TRAIN_MASK_DIR+'/'+name.rsplit(".",maxsplit=1)[0]+"_mask.jpg", mask*255)

综合起来的代码如下啦

这里去了break试试批量处理。plt也可以保存图片但是速度太慢了,比不cv2

def create_sample():# 训练标签数据csv转图片train_mask = pd.read_csv(TRAIN_MASK_DIR+"/train_mask.csv", sep='\t', names=['name', 'mask'])for name,mask in train_mask.values:if(pd.isnull(mask)):continue;mask = rle_decode(mask)print(type)plt.imshow(mask,cmap="gray")plt.axis('off')cv2.imwrite(TRAIN_MASK_DIR+'/'+name.rsplit(".",maxsplit=1)[0]+"_mask.jpg", mask*255)break;

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