labelme语义分割

labelme语义分割

语义分割简单地来说就是“像素分类”，给定一张图片，对图片中的每一个像素点进行分类。语义分割的数据集可以使用labelme2voc.py实现。

具体参考labelme下的example目录。

步骤如下：

1.使用labelme对原始图片进行标注保存后，将原始图片何生成的json文件存入到 data_annotated文件夹下，在labels.txt文件下编辑刚刚标注好的标签并保存。

2.在Anaconda Prompt下切换到labelme2voc.py的目录下，使用命令

 python labelme2voc.py data_annotated dataset --labels labels.txt

即可，其中dataset是保存数据集的目录。

可能会遇到的bug：
AttributeError: module ‘labelme’ has no attribute ‘LabelFile’

导入label文件出错了，labelme更新一下即可。

pip install -U labelme

问题解决！
其中，JPEGImages是原始图片文件夹，SegmentationClass 是原始图片的分割类数据文件夹，SegmentationClassNpy是存放标签分割的numpy文件夹，SegmentationClassVisualization是原始图片的语义分割可视化图片文件夹。