详细安装过程参考:https://github.com/wkentaro/labelme
1 Labelme在Windows下的安装
执行以下命令:
1) 打开Anaconda命令行工具
2) 执行 conda create --name=labelme python=3.6
3) 执行activate labelme
4) 执行 conda install pyyaml
5) 执行 pip install labelme
6) 执行 labelme
2 Labelme的使用
1)点击“open”打开需要标注的图像,选择对目标区域进行标注。标注完成后点击,产生一个json文件。
2)进入labelme安装目录,执行python labelme_json_to_dataset <文件名>.json
。即可得到一个文件夹,有五个文件,分别是:*.png, info.yaml , label.png, label_viz.png,label_names.txt
。 其中label.png
和info.yaml
是我们需要用到的,label.png
相当于mask 文件。
生成的文件如下:
附录一
我修改了一下labelme_json_to_dataset
文件,可以批量生成了,执行 python <文件夹名称>
即可:
labelme_json_to_dataset 修改如下:
#!D:\conda\envs\labelme\python.exe
import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings
import numpy as np
import PIL.Image
import yaml
from labelme import utils
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('json_file')
parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
args = parser.parse_args()
json_file = args.json_file
list = os.listdir(json_file)
for i in range(0, len(list)):
path = os.path.join(json_file, list[i])
if os.path.isfile(path):
data = json.load(open(path))
img = utils.img_b64_to_array(data['imageData'])
lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes'])
captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
out_dir = osp.basename(list[i]).replace('.', '_')
out_dir = osp.join(osp.dirname(list[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'))
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 lbl_names:
f.write(lbl_name + '\n')
warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
info = dict(label_names=lbl_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()
附录二
labelme
生成的掩码标签 label.png
为16位存储,opencv
默认读取8位,需要将16位转8位。可以使用下来的Java代码进行转化:
有人已经提供了C++转化的方法:http://blog.csdn.net/l297969586/article/details/79154150
/**
* 说明 : 16位 转化为 8位
*/
public void transform(String originPath, String transformPath) {
if(!new File(originPath).exists()) {
System.out.println("文件不存在!");
return;
}
//原图片
Mat src = Imgcodecs.imread(originPath, Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
//生成的图片
Mat mat = Mat.zeros(src.rows(), src.cols(), CvType.CV_8SC1);
for (int r = 0; r < src.rows(); r++) {
for(int c = 0; c < src.cols(); c++){
mat.put(r, c, src.get(r, c));
}
}
Imgcodecs.imwrite(transformPath, mat);
}