介绍下语义分割的标注格式,保存的png标注文件是什么规则
时间: 2023-10-16 13:09:45 浏览: 62
语义分割的标注格式通常是基于像素级别的标注,也就是将图像中的每个像素都分配一个类别标签。常见的标注格式包括:
1. Mask 标注:即将每个类别分配一个颜色,然后将标注的结果保存成一个图像,常见的格式有 PNG 和 JPEG 等。在 PNG 格式中,每个像素点的值对应着一个颜色,例如红色表示某一类物体,绿色表示另一类物体,黑色表示背景等。
2. Polygon 标注:即用多边形框选出每个类别的区域,然后将其保存成一个文件,例如 JSON 或者 XML。在这种标注格式中,每个类别都有一个对应的多边形区域,通过多边形的顶点坐标来表示。
3. 矩形框标注:即用矩形框选出每个类别的区域,然后将其保存成一个文件,例如 JSON 或者 XML。在这种标注格式中,每个类别都有一个对应的矩形框,通过矩形框的左上角和右下角坐标来表示。
保存的 PNG 标注文件遵循的规则是每个像素点的值对应着一个颜色,不同的颜色代表不同的类别。例如,红色的像素点可能表示某一类物体,而绿色的像素点则表示另一类物体。在 PNG 标注文件中,每个像素点的值可以用 RGB 或者 RGBA 的形式表示。
相关问题
语义分割后的标注信息8位彩图格式,opencv怎么保存?
在OpenCV中,可以使用imwrite函数将语义分割后的标注信息保存为8位彩图格式。具体步骤如下:
1. 将标注信息转换为8位无符号整数类型(即CV_8U)的图像数据,每个像素的值表示该像素所属的类别。
2. 创建一个空的Mat对象,指定图像的尺寸和数据类型。
3. 将标注信息复制到Mat对象中。
4. 使用imwrite函数将Mat对象保存为图像文件。
下面是一个简单的示例代码:
```
// 假设已经得到了标注信息segMap
// 将标注信息转换为CV_8U类型
segMap.convertTo(segMap, CV_8U);
// 创建一个空的Mat对象
cv::Mat labelImg(segMap.size(), CV_8UC3);
// 复制标注信息到Mat对象中
for (int i = 0; i < segMap.rows; i++) {
for (int j = 0; j < segMap.cols; j++) {
int label = segMap.at<uchar>(i, j);
labelImg.at<cv::Vec3b>(i, j) = Label2Color(label);
}
}
// 将Mat对象保存为图像文件
cv::imwrite("labelImg.png", labelImg);
```
其中,Label2Color函数是将类别索引转换为RGB颜色的函数,可以根据具体的需求进行实现。
指定类别的labelme标注的语义分割数据增强python代码
以下是一个示例的Python代码,用于对指定类别的labelme标注的语义分割数据进行增强:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
def semantic_segmentation_augmentation(directory, save_directory, target_class):
# 遍历指定目录下的文件
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(".json"): # 查找以.json结尾的文件
json_file = os.path.join(directory, filename)
image_file = json_file.replace(".json", ".jpg") # 将.json替换为.jpg
if os.path.isfile(image_file): # 检查对应的图片文件是否存在
# 读取图片文件
image = cv2.imread(image_file)
height, width, _ = image.shape
# 读取JSON文件并获取标注信息
with open(json_file, 'r') as f:
json_data = json.load(f)
# 创建空白的语义分割图像
seg_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
# 处理每个标注对象
for shape in json_data['shapes']:
class_name = shape['label']
if class_name == target_class:
points = shape['points']
polygon_points = np.array(points, dtype=np.int32)
cv2.fillPoly(seg_image, [polygon_points], 255)
# 将增强后的语义分割图像保存到指定目录
save_path = os.path.join(save_directory, filename.replace(".json", ".png"))
cv2.imwrite(save_path, seg_image)
print(f"语义分割图像保存成功:{save_path}")
else:
print(f"找不到对应的图片文件:{image_file}")
# 指定包含labelme标注文件的目录和保存增强后数据的目录
directory = "path/to/labelme/files"
save_directory = "path/to/save/augmented/data"
# 指定目标类别名称
target_class = "class_name"
semantic_segmentation_augmentation(directory, save_directory, target_class)
```
你需要将代码中的`"path/to/labelme/files"`替换为包含标注文件的实际目录路径,将`"path/to/save/augmented/data"`替换为你想要保存增强后数据的目录路径,将`"class_name"`替换为你想要增强的目标类别名称。运行代码后,它会遍历目录中的所有.json文件,读取标注信息并创建相应的语义分割图像,然后将增强后的语义分割图像保存到指定目录。
希望这可以帮到你!如果有任何问题,请随时问我。
相关推荐
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)