Python批量处理Labelme语义分割数据转图片教程

"该资源是一个关于使用Python和Labelme工具进行语义分割数据处理的教程，主要内容是如何将Labelme的标注数据批量转换为图片。它包括了如何使用Labelme进行语义分割标注，获取标注文件，以及通过自定义的label_name_to_value映射将标注保存为实例分割图、语义分割图和叠加效果图。提供的代码示例展示了如何读取JSON文件、处理图像和形状数据，并应用预定义的颜色映射进行可视化。" 在计算机视觉领域，语义分割是一种重要的任务，它涉及到将图像中的每个像素分配到特定类别。Labelme是一款流行的开源工具，用于创建、编辑和共享像素级别的图像注释。这个教程聚焦于使用Python编程语言结合Labelme的API来批量处理这些标注数据。 首先，你需要下载并安装Labelme软件，可以从CSDN提供的链接下载最新版本。安装完成后，你可以使用Labelme对目标图像进行语义分割标注，创建JSON文件，这些文件包含了图像路径、像素标注等信息。 一旦有了标注文件，教程中的代码可以帮助你进一步处理这些数据。这段代码首先导入必要的库，如json、os、warnings、numpy、skimage.io和PIL.Image。然后，定义了一个label_name_to_value字典，它将不同的类别名称映射到数值，其中“_background_”是未标注区域的默认值，这里设置为0。此外，还定义了一个颜色列表，用于在生成分割图时进行颜色编码。 代码的核心部分是一个for循环，遍历指定目录下的所有JSON文件。对于每个文件，它加载JSON数据，读取对应的图像文件，然后调用Labelme.utils.shapes_to_label方法将标注形状转换为语义分割图（lbl）和实例分割图（ins）。这两个图像是通过组合原始图像和形状信息生成的。 最后，这段代码可以生成三种类型的图片： 1. 实例分割训练图：用于训练那些需要区分不同对象实例的模型，例如，区分图像中的两个不同车辆。 2. 语义分割训练图：用于训练语义分割模型，这类模型旨在区分图像中的各个类别，但不关心对象实例的差异。 3. 语义分割+原图效果叠加图：这种可视化图可以清晰地看到原始图像与分割结果的结合，有助于检查和验证标注的准确性。 这个教程对进行语义分割数据处理的初学者非常有用，它提供了一种自动化的方法来将Labelme的标注数据转换为适合训练深度学习模型的图像格式。通过调整label_name_to_value和颜色列表，你可以适应自己的分类需求，批量处理大规模的标注数据集。