从图片到dataframe——语义分割数据集制作全流程

分享一下从原始图片，到标记图片，再到转换为python里的数据结构语义分割数据集制作全流程。

安装labelme

labelme 是一个图形界面的图像标注软件，可以很方便地划分出多边形边界。

下面在win10系统中使用anaconda安装labelme

// python3
conda create --name=labelme python=3.6
activate labelme
pip install labelme

anaconda会自动安装好labelme及其依赖包
通过conda list命令查看安装好的包：

在每次打开prompt或cmd激活labelme虚拟环境后，输入labelme即可打开labelme

标注图片

打开labelme，在labelme中打开文件夹，在Edit中选择create polygons即可添加多边形标记框，标记完后输入标签名即可完成一片区域的标记。标记完成后保存为json文件

json文件转为数据集

labelme标签不一致问题

labelme库原有的labelme_json_to_dataset.py脚本可以将json文件转换为原图(img)、掩码(mask)、原图和掩码的叠加（viz）和一个标签文件(txt)。默认情况下，导出掩码的像素值和在标注时标记的顺序有关，而不是和标签名对应。
这里参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/159837405的方法对labelme的 _json_to_dataset.py代码进行更改，使label可以自行配置，同时保证了标签的统一。
首先使用everything找到虚拟环境中labelme库的labelme_json_to_dataset.py文件

注释掉部分源代码，加上自己的标签名称和对应编号（0,1,2,…），保存即可

import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp

import imgviz
import PIL.Image

from labelme.logger import logger
from labelme import utils


def main():
    logger.warning(
        "This script is aimed to demonstrate how to convert the "
        "JSON file to a single image dataset."
    )
    logger.warning(
        "It won't handle multiple JSON files to generate a "
        "real-use dataset."
    )

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("json_file")
    parser.add_argument("-o", "--out", default=None)
    args = parser.parse_args()

    json_file = args.json_file

    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace(".", "_")
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)

    data = json.load(open(json_file))
    imageData = data.get("imageData")

    if not imageData:
        imagePath = os.path.join(os.path.dirname(json_file), data["imagePath"])
        with open(imagePath, "rb") as f:
            imageData = f.read()
            imageData = base64.b64encode(imageData).decode("utf-8")
    img = utils.img_b64_to_arr(imageData)
    # ##########################    开始修改    ########################