【Coovally】强大工具 | 生成工具篇

Coovally提供了一系列便捷的图像处理工具,包括生成图片分布报告、分类图片数据分析、标记图片和掩码等。适用于目标检测和图像分类数据集,帮助用户轻松完成批量图片分析和标签处理。通过简单的操作,可以快速得到所需报告和处理后的图片,极大地提高了工作效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

之前用过Coovally的数据集转换和图像增强工具后,发现很方便,这次又发现了一个神器!就是在完成数据集标注后,需要对图片进行批量处理,例如生成图片分布报告、生成掩码等,这一直是困扰我的难题,恰巧在Coovally上看到了生成工具。

Coovally 系统提供6种生成工具,分别是生成图片分布报告、生成分类图片数据分析、生成标记图片、生成分类图片、VOC标签归一化和掩码生成

针对目标检测类和图像分类数据集,可生成分析报告;基于目标检测类数据集标签,可生成标记图片和分类图片;更改样本集标签,这几乎涵盖了所有我想要进行的图片分析。

首先,进入跑码地Coovally(https://www.coovally.com/)官网页面,点击菜单栏中的“工具”。

进入“工具”界面后,点击“生成工具”即可生成所需的图片分布报告、分类图片数据分析等。 数据集分析报告

1. 生成图片分布报告:Coovally可统计分析用户上传的目标检测类数据集 (包括样本集和样本集标签)并生成图片标签数据分析报告,如下图所示:

2.  生成分类图片数据分析:Coovally可统计分析用户上传的图像分类数据集(包括样本集和样本集标签)并生成图片分类数据分析报告,如下图所示:

 注意:

当样本集图片缺少样本集标签中的图片时, 生成分析报告将会异常。

目标检测数据集

1. 生成标记图片:Coovally可对用户上传的的目标检测类数据集(包括样本集和样本集标签)生成标记图片(在样本集图片上添加标签),如下图所示:

 2. 生成分类图片:Coovally可根据用户上传的样本集标签对上传的样本集图片进行分类(即相同标签的图片放置一个文件夹),如下图所示:

标签归一化

Coovally可将用户上传的样本集标签文件中标签名称映射为其他名称,或多个标签名称映射为同一个标签名称,如下图所示:

生成掩码

Coovally可根据上传的COCO标签文件生成掩码图片,如下图所示:

用过之后感觉操作很清晰便捷,没有过多的流程,有需要的小伙伴们也可以去试试哦~ 

 

 

### Coovally 模型仅支持 COCO 标签格式的原因 Coovally 平台的设计目标之一是为了简化用户的操作流程并提高效率,因此其模型训练模块默认支持广泛使用的 COCO 数据集格式。这种设计有以下几个原因: 1. **标准化需求** COCO(Common Objects in Context)是一种被广泛应用的标准数据集格式,在计算机视觉领域具有较高的普及度和兼容性[^1]。通过限定输入数据格式为 COCO 类型,可以减少用户在准备数据阶段的时间成本和技术门槛。 2. **技术实现便利性** 许多主流深度学习框架(如 TensorFlow 和 PyTorch)都内置了对 COCO 格式的良好支持。这意味着开发者可以直接利用这些框架中的预定义函数来加载、解析和处理数据,从而加速开发进程[^3]。 然而需要注意的是,尽管 Coovally 的目标检测任务主要依赖于 COCO 格式,但在某些特定场景下(例如文字检测),它也提供了其他格式的支持,比如 ICDAR 格式[^2]。这表明该平台并非完全局限于单一标准,而是根据实际应用场景灵活调整策略。 --- ### 如何应对 Coovally 只支持 COCO 标签格式这一限制? 如果现有数据不符合 COCO 格式,则可以通过以下方式解决问题: #### 方法一:手动转换至 COCO 格式 对于熟悉编程语言(如 Python 或 JavaScript)的技术人员来说,编写脚本将原始标注文件转化为 JSON 文件形式并不复杂。下面是一个简单的例子展示如何把 Pascal VOC 转换成 COCO 风格的标注信息: ```python import json from xml.etree import ElementTree as ET def convert_voc_to_coco(voc_annotations_path, output_json_file): images = [] annotations = [] categories = [{"id": 1, "name": "object"}] annotation_id = 1 for file_name in os.listdir(voc_annotations_path): tree = ET.parse(os.path.join(voc_annotations_path, file_name)) root = tree.getroot() image_info = { 'file_name': f"{os.path.splitext(file_name)[0]}.jpg", 'height': int(root.find('size/height').text), 'width': int(root.find('size/width').text), 'id': len(images)+1, } images.append(image_info) for obj in root.findall('object'): bbox = [ float(obj.find('bndbox/xmin').text), float(obj.find('bndbox/ymin').text), float(obj.find('bndbox/xmax').text)-float(obj.find('bndbox/xmin').text), float(obj.find('bndbox/ymax').text)-float(obj.find('bndbox/ymin').text) ] ann = { 'segmentation': [], 'area': bbox[2]*bbox[3], 'iscrowd': 0, 'image_id': image_info['id'], 'category_id': 1, 'id': annotation_id, 'bbox': bbox } annotations.append(ann) annotation_id += 1 coco_data = {'images': images, 'annotations': annotations, 'categories': categories} with open(output_json_file, 'w') as f: json.dump(coco_data, f) convert_voc_to_coco('/path/to/voc', '/output/coco.json') ``` 上述代码片段展示了从 Pascal VOC 到 COCO 的基本转换逻辑[^4]。 #### 方法二:借助第三方工具自动化迁移过程 除了自行编码外,还可以考虑采用现成解决方案加快进度。例如 OpenMMLab 提供了一系列开源项目专门用于不同数据集间的互转工作;另外还有 LabelImg 这样的图形界面应用程序可以帮助快速生成符合要求的新版标签文档。 总之,虽然目前 Coovally 对输入源有一定约束条件存在,但只要合理运用资源便能够有效克服此类障碍。 ---
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