在python中，如何在只有边框的图像上显示对象的覆盖？

我在一篇论文中看到了一个非常好的图像叠加结果的表示，并试图对我的数据进行类似的处理。这里的地面真实是覆盖有红色边界线的对象，分割结果是绿色

我有3张图像：核磁共振成像（MRI）、地面真实度（gt）和从算法获得的结果（res）。我应该如何用python编写类似表示的代码？或者，如果有任何可用的免费代码，请在此处共享。

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感谢如果地面真实值和

res

是2D遮罩，您可以从灰度图像创建RGB图像，并更改

res

指示的像素颜色。以下是在图像上使用Canny边缘检测器提取的高亮边缘的示例：

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谢谢，我现在有三张图像，一张灰度MRI图像（384x384），一张gt（384x384x3：红色边界和背景0），还有一张res（384x384x3：蓝色边界和背景0）。如何在一幅图像中覆盖它们？再次感谢

MRI=cv2.merge（（MRI，MRI，MRI））；MRI[gt[：，：，2]==255]=[0,0255]；MRI[rea[：，：，0]==255]=[255，0，0]

当我在做这行时，它只显示MRI，而不是分割结果，gtI也没有

gt

和

res

，但它可能工作：

MRI=cv2.merge（（MRI，MRI，MRI））；磁共振成像[res[：，：，2]>0]=[0,0255]；MRI[gt[：，：，0]>0]=[255，0，0]

。第一个颜色贴图更正确，但是，当我添加第二个颜色贴图时，前一个颜色贴图消失了。例如，如果我运行

MRI[gt[：，：，2]==255]=[0，0，255]

，然后运行这个

MRI[rea[：，：，0]==255]=[255，0，0]

，它将显示最后一个，而不是两个

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('brain.png',0)
edges = cv2.Canny(img,50,200)   # canny edge detector

img = cv2.merge((img,img,img))  # creat RGB image from grayscale
img2 = img.copy()
img2[edges == 255] = [255, 0, 0]  # turn edges to red

plt.subplot(121),plt.imshow(img)
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img2)
plt.title('Edge Highlighted'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()