在PASCAL VOC 2012图像分割数据集的分割标签是取值为0~255的灰度图片，为了可视化，需要对每一个标签索引分配相应的rgb分量，从而使得原始的标签分割图片转化为上色后的彩色分割图片。根据VOC数据集的color map生成代码，我们可以知道，主要利用的思想是把每个label index和rgb分量看做一个字节/8位2进制数，然后不断地把最低的三位比特从高到低地放入rbg分量并对label index移位。由于在PASCAL VOC 2012分割数据集中只有21个目标类别（包含背景），类别索引的二进制有效位数为0-4位共5个比特位，最终相当于把label index的0和3位、1和4位以及2位分别放入r、g、b分量中，并且从高位开始摆放。

def bitget(byteval, idx):
    return (byteval & 1 << idx) != 0  # 判断输入字节的idx比特位上是否为1

def color_map(N=256, normalized=False):
    dtype = 'float32' if normalized else 'uint8'
    cmap = np.zeros((N, 3), dtype=dtype)
    for i in range(N):
        c = i
        r = g = b = 0  # 将类别索引和rgb分量都视为8位2进制数，即一个字节
        for j in range(8):  # 从高到低填入rgb分量的每个比特位
            r = r | bitget(c, 0) << (7 - j)  # 每次将类别索引的第0位放置到r分量
            g = g | bitget(c, 1) << (7 - j)  # 每次将类别索引的第1位放置到g分量
            b = b | bitget(c, 2) << (7 - j)  # 每次将类别索引的第2位放置到b分量
            c = c >> 3  # 将类别索引移位
        cmap[i] = np.array([r, g, b])
    cmap = cmap / 255 if normalized else cmap
    return cmap

调用color_map(21)，得到VOC12的调色板：

[[  0   0   0]
 [128   0   0]
 [  0 128   0]
 [128 128   0]
 [  0   0 128]
 [128   0 128]
 [  0 128 128]
 [128 128 128]
 [ 64   0   0]
 [192   0   0]
 [ 64 128   0]
 [192 128   0]
 [ 64   0 128]
 [192   0 128]
 [ 64 128 128]
 [192 128 128]
 [  0  64   0]
 [128  64   0]
 [  0 192   0]
 [128 192   0]
 [  0  64 128]]

# 在PASCAL VOC 2012上简化版本的color map
# 相当于把i的0、3位放到r分量，i的1、4位放到g分量，i的2位放到b分量
def color_map_v2(num_classes=256, normalized=False):
    cmap = np.zeros((num_classes, 3))
    for i in range(num_classes):
        r, g, b = 0, 0, 0
        r = r | (i & 2**0) << (7 - 0) | (i & 2**3) << (6 - 3)
        g = g | (i & 2**1) << (7 - 1) | (i & 2**4) << (6 - 4)
        b = b | (i & 2**2) << (7 - 2)
        cmap[i] = np.asarray([r, g, b])
    if normalized:
        return cmap / 256
    else:
        return cmap.astype(np.uint8)

调用color_map_v2(21)后同样得到相同的调色板数组：
[[  0   0   0]
 [128   0   0]
 [  0 128   0]
 [128 128   0]
 [  0   0 128]
 [128   0 128]
 [  0 128 128]
 [128 128 128]
 [ 64   0   0]
 [192   0   0]
 [ 64 128   0]
 [192 128   0]
 [ 64   0 128]
 [192   0 128]
 [ 64 128 128]
 [192 128 128]
 [  0  64   0]
 [128  64   0]
 [  0 192   0]
 [128 192   0]
 [  0  64 128]]