要将SegMask映射回原图并得到坐标，可以按照以下步骤进行操作：
首先，确保SegMask和原始图像具有相同的大小和分辨率。
使用图像处理库（如OpenCV）加载原始图像和SegMask。
遍历SegMask中的每个像素，并找到值为目标类别的像素。你可以根据需要自定义目标类别的值。
对于每个目标像素，获取其在原始图像中的对应位置，并记录下来。这些位置坐标将是你所需的结果。
可选：如果需要可视化结果，可以使用不同颜色或标记将目标位置绘制到原始图像上。
下面是一个示例代码片段，演示了如何实现上述过程：
// 加载原始图像和SegMask
cv::Mat originalImage = cv::imread("path/to/original_image.jpg");
cv::Mat segMask = cv::imread("path/to/seg_mask.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 确保SegMask与原始图像具有相同的大小和分辨率
cv::resize(segMask, segMask, originalImage.size());
// 定义目标类别值
int targetClass = 255; // 假设目标类别值为255
std::vector<cv::Point> targetCoordinates;
// 遍历SegMask中的每个像素
for (int y = 0; y < segMask.rows; ++y) {
for (int x = 0; x < segMask.cols; ++x) {
// 检查像素值是否为目标类别
if (segMask.at<uchar>(y, x) == targetClass) {
// 记录目标位置坐标
targetCoordinates.push_back(cv::Point(x, y));
}
}
}
// 可选：在原始图像上绘制目标位置
for (const cv::Point& coordinate : targetCoordinates) {
cv::circle(originalImage, coordinate, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
}
// 显示结果图像
cv::imshow("Result", originalImage);
cv::waitKey(0);
请注意，以上代码仅提供了一个基本的示例，具体实现可能需要根据你的需求进行适当修改。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
