【模型训练】labelme 标注与处理分割数据方法

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本文详细介绍了 labelme 标注与处理分割数据的方法。

  图像分割是计算机视觉任务中常见任务，有实例分割、语义分割、全景分割等之分，在送入分割任务前，需要先对数据做标注处理。

大家知道，深度学习中数据的质量对最后的检测效果影响很大，所以数据标注的好坏重要性不言而喻。

  下面开始。

文章目录

• • 1、安装 labelme
  • 2、内置 json to datset
  • • 2.1 单图json to dataset
    • 2.2 批量json to dataset
  • 3、另一种分割标签制作

1、安装 labelme

  不管你是 windows 还是 linux 都可以这么安装：

# 首先安装anaconda，这个这里不多说
# 安装pyqt5
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pyqt5

# 安装labelme
pip install -i https://pypi.douban.com/simple labelme

# 打开labelme
./labelme

  然后会生成对应图片的json文件，里面会有label和标注的分割掩膜信息，差不多像这样：

2、内置 json to datset 2.1 单图json to dataset

  直接执行:

labelme_json_dataset xxx.json

  然后会生成：

• img.png：原图；

• label.png：掩膜图；

• label_viz.png：加背景的掩膜图；

• info.yaml、label_names.txt：标签信息；

  ​

2.2 批量json to dataset

  找到 cli/json_to_dataset.py 目录，然后：

cd cli
touch json_to_datasetP.py
vim json_to_datasetP.py

  加入如下内容：

import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings
 
import PIL.Image
import yaml
 
from labelme import utils
import base64
 
def main():
    warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the\n"
                  "JSON file to a single image dataset, and not to handle\n"
                  "multiple JSON files to generate a real-use dataset.")
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_file')
    parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
    args = parser.parse_args()
 
    json_file = args.json_file
    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)
 
    count = os.listdir(json_file) 
    for i in range(0, len(count)):
        path = os.path.join(json_file, count[i])
        if os.path.isfile(path):
            data = json.load(open(path))
            
            if data['imageData']:
                imageData = data['imageData']
            else:
                imagePath = os.path.join(os.path.dirname(path), data['imagePath'])
                with open(imagePath, 'rb') as f:
                    imageData = f.read()
                    imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')
            img = utils.img_b64_to_arr(imageData)
            label_name_to_value = {'_background_': 0}
            for shape in data['shapes']:
                label_name = shape['label']
                if label_name in label_name_to_value:
                    label_value = label_name_to_value[label_name]
                else:
                    label_value = len(label_name_to_value)
                    label_name_to_value[label_name] = label_value
            
            # label_values must be dense
            label_values, label_names = [], []
            for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]):
                label_values.append(lv)
                label_names.append(ln)
            assert label_values == list(range(len(label_values)))
            
            lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)
            
            captions = ['{}: {}'.format(lv, ln)
                for ln, lv in label_name_to_value.items()]
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
            
            out_dir = osp.basename(count[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(count[i]), out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)
 
            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            #PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
            utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
            PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))
 
            with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
                for lbl_name in label_names:
                    f.write(lbl_name + '\n')
 
            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=label_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)
 
            print('Saved to: %s' % out_dir)
if __name__ == '__main__':
    main()

  然后批量进行转换：

python path/cli/json_to_datasetP.py path/JPEGImages

  若报错：

lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
AttributeError: module 'labelme.utils' has no attribute 'draw_label'

  解决办法：需要更换labelme版本，需要降低labelme 版本到3.16.2 ，方法进入labelme环境中，键入 pip install labelme==3.16.2 就可以自动下载这个版本了，就可以成功了。

3、另一种分割标签制作

  若你想生成类似下面这种标签：

  原图：

  对应标签 (背景为0，圆为1)：

  此标签为 8 位单通道图像，该方法支持最多 256 种类型。

  可以通过以下脚本进行数据集的制作：

import cv2
import numpy as np
import json
import os

#    0     1    2    3   
#  backg  Dog  Cat  Fish     
category_types = ["Background", "Dog", "Cat", "Fish"]

#  获取原始图像尺寸
img = cv2.imread("image.bmp")
h, w = img.shape[:2]

for root,dirs,files in os.walk("data/Annotations"): 
    for file in files: 
        mask = np.zeros([h, w, 1], np.uint8)    # 创建一个大小和原图相同的空白图像

        print(file[:-5])

        jsonPath = "data/Annotations/"
        with open(jsonPath + file, "r") as f:
            label = json.load(f)

        shapes = label["shapes"]
        for shape in shapes:
            category = shape["label"]
            points = shape["points"]
            # 填充
            points_array = np.array(points, dtype=np.int32)
            mask = cv2.fillPoly(mask, [points_array], category_types.index(category))

        imgPath = "data/masks/"
        cv2.imwrite(imgPath + file[:-5] + ".png", mask)

  以上是 4 个分类的情况。

  到这里就大功告成了。

以上分享了 labelme 标注与处理分割数据的方法，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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