网站打不开如何解决,wordpress搜索对接公众号,企业网站的开发公司,yasee119最新域名是什么Labelme的改进——海量图片的自动标注 深度学习一般需要对大量的图片进行标注#xff0c;但是手动标注耗时耗力#xff0c;所以模仿labelme软件的功能#xff0c;使用程序对大批量的图片进行自动标注#xff0c;大大减少手动操作。下面介绍如何实现对大批量的图片进行标…Labelme的改进——海量图片的自动标注 深度学习一般需要对大量的图片进行标注但是手动标注耗时耗力所以模仿labelme软件的功能使用程序对大批量的图片进行自动标注大大减少手动操作。下面介绍如何实现对大批量的图片进行标注。 自动标注的程序实现https://github.com/shuyucool/Labelme.git 一Labelme的安装参考——https://github.com/wkentaro/labelme.git 这里简要介绍windows下如何安装 1) 打开Anaconda命令行工具 2) conda create --namelabelme python3.5 #我使用的版本是Python3.5根据自己的情况修改版本号 3) activate labelme 4) conda install pyyaml 5) pip install labelme 6) labelme 安装中可能会出现这样的错误 from PyQt5 import QtCore ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 出现这样错误的原因是 Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装然后从安装目录中拷贝python3.dll文件粘贴到Anaconda安装目录下也就是python36.dll所在的目录下一般就是第一层目录具体要看自己的安装情况。
详细解决方案参照——https://blog.csdn.net/ltime/article/details/71403947 二了解Labelme生成的json文件的内部数据批量生成标注图像 { imageData: xxxxxx, # 原图像数据通过b64编码生成的字符串数据这里不重要只需要知道是图像数据的另一种存储形式 shapes: [ # 所有对象的形状鼠标点击的轮廓坐标点填充颜色等 { # 第一个对象 points: [ # 边缘是由点构成实际上就是物体的轮廓坐标 [ 165.90909090909093, # 第一个点 x 坐标 36.909090909090935 # 第一个点 y 坐标 ], …… [ 240.90909090909093, 15.909090909090935 ], [ 216.90909090909093, # 最后一个点的x坐标 31.909090909090935 # 最后一个点的y坐标 ] ], fill_color: null, #填充颜色 label: cat_1, # 第一个对象的标签 line_color: null }, { # 第二个对象 points: [ [ 280.90909090909093, 31.909090909090935 ], …… [ 362.90909090909093, 20.909090909090935 ], [ 339.90909090909093, 32.909090909090935 ] ], fill_color: null, label: cat_2, # 第二个对象的标签 line_color: null } ], fillColor: [ 255, 0, 0, 128 ], imagePath: /home/wu/1.jpg, # 原始图片的路径 lineColor: [ 0, 255, 0, 128 ] }
详细信息可以参考——https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/79595174 参考labelme软件标记后生成的json文件海量图片的自动标注可以分为以下四个步骤
【1】提取图片中物体轮廓的坐标
【2】将图片编码保存为json格式
【3】将【1】中的坐标数据与【2】的编码后的图片数据“融合”
【4】自动解析生成的json文件并将16位的label.png转为8位的图片格式 三提取物体轮廓坐标 图片中物体轮廓的提取需要将原图现转化为二值图然后找到各个连通域的坐标将所有图片中不同的连通域对应的坐标保存为mat文件。示意图如下 轮廓坐标提取程序使用MATLAB编写为了方便大家阅读已经精简了程序并加了注释不明白轮廓提取得到的数据可以参考补充提供的示例数据Z.mat数据中只有Z.btnimage类下是需要的数据就是简单的背景减除或者二值化处理
%%MATLAB版本%% load(D:\Zerbrafish Tracking\107-LXP7-6\107-LXP7-6_Z.mat);%加载指定的数据,因为我把二值化后的图像都保存在了mat中 for i 1:size(Z,2) Process_data size(Z(i).imageCroped,2); if Process_data 6 %当鱼的数量等于6时继续执行 I Z(i).btnimage{1,1};%读入图像 这一步是关键可以在此程序基础上修改加载转换成二值化的图片 BW im2bw(I, graythresh(I));%转换成2进制图像 [B,L] bwboundaries(BW,noholes);%寻找边缘不包括孔 mid_arug cell(length(B),2); for k 1:length(B) boundary B{k}; %boundary表示所有的轮廓坐标,为了节省内存我们取其1/4 x_coordinate boundary(1:4:end,2); y_coordinate boundary(1:4:end,1); mid_arug{k,1} {boundary(1:4:end,2)}; mid_arug{k,2} {boundary(1:4:end,1)}; end assignin(base,[img_,num2str(i)],mid_arug); end end
四将图片编码后保存为json文件 这是为了最后生成的json文件和Labelme软件生成的json文件相同的必须工作。同时为了批量能够对图像进行处理编写了一个转换程序。批量转换程序命名为img2json.py。如果需要请点击传送门。程序中已加入了详细的中文注释。 以上面的图片为例转换成json文件后其部分内容如下(真正的图片数据很大为方便演示只展示部分)
五坐标数据与图像数据的融合 坐标数据与图像数据的融合生成可供Labelme解析的json文件。融合程序命名为imitate_json.py。如果需要请点击传送门。程序中已加入了详细的中文注释。自动生成的json文件其实在内容上和“二”中介绍的json内部数据相同。
六json文件的批量解析 如果一个一个的对“五”中生成的json文件解析需要首先进入Labelme的安装路径找到Scripts文件夹进入后运行
python labelme_json_to_dataset [文件名] #比如 python labelme_json_to_dataset D:\Practice\fusion_json\1.josn 但这样每次只能解析一个文件为了能够批量解析我写了一个批量解析的程序命名为release_json.py。如有需要请点击传送门。程序中已加入了详细的中文注释。解析后会在当前json文件路径下生成一个对应的json文件夹。如下图
以“1_json”文件为例其中包含了五个文件。如下图 其中的label.png是uint16格式存储的图像需要将其转成uint8格式存储的才能让opencv读取。16位的label.png批量转换成8位的程序命名为uint16_to_uint8.py。程序如下非常精简
#!/usr/bin/env python # _*_ coding: UTF-8 _*_ # author:Zhang Shuyu 使用skimage模块读取图片不改变图片数据类型uint16保存为uint8类型 import os import cv2 import natsort import numpy as np from skimage import io from matplotlib import pylab as plt input_file D:\\Practice\\fusion_json\\ #文件路径 img_type .png for root, dirs, files in os.walk(input_file,topdownTrue): for name in natsort.natsorted(dirs): #natsort,自然排序 file_name os.path.join(input_file name,label_1 img_type) img io.imread(file_name) #Todo:使用skimage模块读取图片不会改变图片的数据格式 print(img.dtype) img img.astype(np.uint8) print(img.dtype) cv2.imwrite(os.path.join(input_file name,label_1 img_type),img) 其中的label.png转成8位后看起来还是一片黑色当其实已经对目标价上了标签。以上图中的label.png为例转换为8位后再对齐进行图像增强效果如下 其实就是对uint8类型格式的图片数据读取后乘以40。uint8的取值范围是0~255在MATLAB显示label.png图片虽然看起来一片黑但目标位置其实都加上了标签1,2,3,4,5,6以上图为例乘以40后目标位置的像素相当于变成了40,80,120,160,200,240所以显示出的图像就是目标颜色的深浅各不相同
补充 鉴于很多人询问关于轮廓提取的数据问题即加载的数据Z.mat是什么我将自己的一个示例数据的链接提供给大家Z.mat数据中只有Z.btnimage类下的数据是需要的数据 https://pan.baidu.com/s/16-PH3zpS4yM_UA5t6iTFrw 这样就能快速制作出大量的训练数据集对于几千张图片的标注大概只需要几分钟就能完成如果手动标注的话一个人至少需要两天。程序内容均为原创使用请用麻烦点赞呀 ———————————————— 版权声明本文为CSDN博主「Kellybook」的原创文章遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接https://blog.csdn.net/qq_30622831/java/article/details/80100605
