【目标检测】Labelme的改进——海量图片的自动标注「建议收藏」

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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

程序内容均为原创，如果使用麻烦您点赞呀

如遇疑问，欢迎随时交流，定尽量解答。联系方式：781990540

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 --name=labelme python=3.5 #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：

【目标检测】Labelme的改进——海量图片的自动标注「建议收藏」

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)

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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：

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以“1_json”文件为例，其中包含了五个文件。如下图：

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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,topdown=True):
    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：

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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吐舌头

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/194973.html原文链接：https://javaforall.cn

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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

程序内容均为原创，如果使用麻烦您点赞呀<img src="https://static-blog.csdn.net/xheditor/xheditor_emot/default/tongue.gif" title="" alt="吐舌头">

一：Labelme的安装参考——https://github.com/wkentaro/labelme.git

二：了解Labelme生成的json文件的内部数据，批量生成标注图像

三：提取物体轮廓坐标

四：将图片编码后保存为json文件

五：坐标数据与图像数据的融合

六：json文件的批量解析

补充：

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