python工具方法 18 批量labelme语义分割数据保存图片（csdn）————程序.pdf

在本文中，我们将探讨如何使用Python中的`labelme`库来批量处理语义分割数据并将其保存为图片。`labelme`是一个开源工具，它允许用户对图像进行交互式标注，特别适用于语义分割任务。在这个过程中，我们将学习如何将标注的`.json`文件转换成三种不同类型的图片：实例分割训练图、语义分割训练图以及语义分割与原图效果叠加图。 你需要安装`labelme`库，可以通过运行`pip install labelme`命令来完成。`labelme.utils.shapes_to_label`是`labelme`库中的一个关键函数，用于将标注的形状数据转换成标签图像。 1. **语义分割标注**： 使用`labelme`软件进行语义分割标注。你可以从CSDN或其他可靠的资源下载该软件的最新版本。通过这个软件，你可以为图像的不同区域指定不同的类别，并保存为`.json`文件。 2. **获取标注文件**： 完成标注后，你会得到一系列的`.json`文件，这些文件包含了图像的形状信息和对应的类别标签。 3. **批量转换为图片**： 以下代码展示了如何批量处理这些`.json`文件。导入所需的库，包括`json`、`os`、`warnings`、`numpy`、`skimage.io`和`PIL.Image`。然后，定义一个`draw_json_file`函数，该函数接受一个目录路径作为参数，该路径下包含所有的`.json`文件。 - `label_name_to_value`数组定义了类别名称和对应的值。例如，背景区域被标记为0，'background'类被标记为1，'vehicle'类被标记为2。根据你的需求，你需要自定义这个映射。 - `colors`列表定义了21种不同的颜色，用于区分不同的类别。每个类别都有一个唯一的RGB颜色值。 - 遍历所有`.json`文件，加载数据并读取对应的图像。使用`utils.shapes_to_label`函数将形状数据转换成语义分割标签图（`lbl`）和实例分割标签图（`ins`）。 - 创建一个彩色的语义分割图，通过将每个类别的颜色与标签图相结合实现。然后，使用`Image.blend`函数将彩色分割图与原始图像按一定比例混合，生成叠加效果。 - 使用`Image.fromarray`将结果保存为三种类型的图片：彩色分割图（_color_label.png）、语义分割标签图（_lbl.png）和实例分割标签图（_ins.png）。 这个过程对于训练语义分割模型至关重要，因为它将标注数据转换成了模型可以直接使用的格式。在实际应用中，你可能需要根据自己的项目需求调整`label_name_to_value`和`colors`，确保它们与你的分类体系相匹配。 通过使用`labelme`库，我们可以高效地处理语义分割数据，批量生成训练所需的各种图像格式，这对于深度学习模型的训练和验证非常有帮助。理解并熟练运用这个工具，能够加速你的计算机视觉项目开发流程。