labelme标注卫星图像语义分割图,让紧邻的两个区域没有重叠的标注方法

本文介绍了使用labelme工具如何精确标注卫星图像,通过复制区域、删除点并创建新点的方式,确保紧邻区域的边界不重叠,实现精细化的语义分割标注。

1:首先画出一个区域

2、点击左侧工具栏的“edit polygon”

3、在所选区域上右键,选择“Duplicate Polygons”,这一项操作会复制出一个相同大小并且同样位置的区域。

4、鼠标移动到绿色区域左上角这个点,并且单击这个点,然后再按backspace健,这样的操作就会把这个点删除,只剩下一条线。

5、(为了演示,我把最开始创建的区域挪开了,可以见到下面的一条线,这条线就是复制完的区域删除点后剩的那条线,这条线和原来区域下面的线是完全重合的)

6、然后在这条线上单击,就会生成一个新的点,拖动这个点就会生成一个新的区域。由此,拥有公共边的两个紧邻的区域就制作完成了!

转载说明出处

--@pzico 

### LabelMe防止相邻区域重叠标注技巧 在使用LabelMe进行标注过程中,确保相邻区域不发生重叠是一个重要的需求。虽然LabelMe本身并未提供专门用于阻止区域重叠的功能,但可以通过一些策略和技术手段来间接实现这一目的。 #### 使用不同的颜色区分不同类别的对象 通过为不同类型的对象分配独特的颜色,在视觉上可以更容易地区分各个对象之间的边界。这有助于标注者更加谨慎地绘制多边形轮廓,从而减少无意间的重叠现象[^1]。 #### 利用手动编辑工具修正重叠部分 当发现两个或多个人工标记之间存在交叉覆盖的情况时,可利用软件中的橡皮擦、剪刀等手动修改工具去除不必要的交集部位,并重新定义清晰明确的新边缘线。 #### 应用高级插件或脚本自动化处理 对于大规模项目而言,考虑开发自定义Python脚本来自动检测并解决潜在冲突也是一种可行方案。例如编写一段代码遍历所有已创建形状文件(.json),检查是否有任何一对顶点集合相交;一旦发现问题,则提示用户进一步确认或者尝试自动调整位置关系以消除干扰[^3]。 ```python import json from shapely.geometry import Polygon, MultiPolygon def check_overlap(json_file_path): with open(json_file_path) as f: data = json.load(f) polygons = [] for shape in data['shapes']: points = [(point[0], point[1]) for point in shape["points"]] polygon = Polygon(points) polygons.append(polygon) multi_polygon = MultiPolygon(polygons) if not multi_polygon.is_valid: print("There are overlapping regions.") return False print("No overlaps detected.") return True ```
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