注释精通：无缝集成LabelImg的Detectron
深度解析：如何无缝集成LabelImg与Detectron
介绍
在计算机视觉的大局中，为图像进行标注或注释是具有挑战性的。我们的探索涉及到LabelImg和Detectron的团队合作，这个强大的组合将精确的注释与高效的模型构建相结合。易于使用和准确的LabelImg在仔细的注释方面处于领先地位，为清晰的目标检测打下了坚实的基础。
在我们探索LabelImg并在绘制边界框方面变得更好时，我们无缝地转向Detectron。这个强大的框架可以组织我们标记的数据，在训练高级模型方面非常有帮助。无论您是初学者还是专家，LabelImg和Detectron一起使目标检测变得简单。跟着我们一起来吧，在每张标记过的图像中帮助我们发挥视觉信息的全部潜力。
学习目标
- 使用LabelImg入门。
- 环境设置和LabelImg安装。
- 理解LabelImg及其功能。
- 将VOC或Pascal数据转换为用于目标检测的COCO格式。
本文是数据科学博文马拉松的一部分。
流程图
设置您的环境
1. 创建一个虚拟环境：
conda create -p ./venv python=3.8 -y使用Python版本3.8创建一个名为“venv”的虚拟环境。
2. 激活虚拟环境：
conda activate venv激活虚拟环境以隔离安装LabelImg。
安装和使用LabelImg
1. 安装LabelImg：
pip install labelImg在激活的虚拟环境中安装LabelImg。
2. 启动LabelImg：
labelImg故障排除：如果在运行脚本时遇到错误
如果在运行脚本时遇到错误，我为您准备了一个包含虚拟环境（venv）的压缩文件。
1. 下载压缩文件：
- 从此链接下载venv.zip压缩文件。
2. 创建一个LabelImg文件夹：
- 在本地计算机上创建一个名为LabelImg的新文件夹。
3. 解压缩venv文件夹：
- 将venv.zip压缩文件的内容解压缩到LabelImg文件夹中。
4. 激活虚拟环境：
- 打开命令提示符或终端。
- 导航到LabelImg文件夹。
- 运行以下命令以激活虚拟环境：
conda activate ./venv这个过程确保您有一个预配置的虚拟环境，可以在其中使用LabelImg。提供的压缩文件包含了必要的依赖项，可以让您更顺利地使用，而不用担心潜在的安装问题。
现在，在这个激活的虚拟环境中继续进行安装和使用LabelImg的早期步骤。
使用LabelImg进行注释
1. 使用PascalVOC格式注释图像：
- 构建并启动LabelImg。
- 在菜单/文件中点击“更改默认保存的注释文件夹”。
- 点击“打开目录”选择图像目录。
- 使用“创建矩形框”在图像中注释对象。
- 将注释保存到指定的文件夹中。
.xml内部
<annotation> <folder>train</folder> <filename>0a8a68ee-f587-4dea-beec-79d02e7d3fa4___RS_Early.B 8461.JPG</filename> <path>/home/suyodhan/Documents/Blog /label/train/0a8a68ee-f587-4dea-beec-79d02e7d3fa4___RS_Early.B 8461.JPG</path> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>256</width> <height>256</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>0</segmented> <object> <name>Potato___Early_blight</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>12</xmin> <ymin>18</ymin> <xmax>252</xmax> <ymax>250</ymax> </bndbox> </object></annotation>此XML结构遵循Pascal VOC注释格式，广泛用于目标检测数据集。此格式为训练计算机视觉模型的注释数据提供了标准化的表示。如果您有附带注释的其他图像，可以继续为每个图像中的相应对象生成类似的XML文件。
将Pascal VOC注释转换为COCO格式：一个Python脚本
对象检测模型通常需要以特定格式进行标注，以便有效地进行训练和评估。虽然Pascal VOC是一种广泛使用的格式，但特定框架如Detectron更喜欢COCO注释。为了填补这个差距，我们引入了一个通用的Python脚本voc2coco.py，旨在无缝地将Pascal VOC注释转换为COCO格式。
#!/usr/bin/python# pip install lxmlimport sysimport osimport jsonimport xml.etree.ElementTree as ETimport globSTART_BOUNDING_BOX_ID = 1PRE_DEFINE_CATEGORIES = None#如果需要，预定义类别及其ID# PRE_DEFINE_CATEGORIES = {"aeroplane": 1, "bicycle": 2, "bird": 3, "boat": 4,# "bottle":5, "bus": 6, "car": 7, "cat": 8, "chair": 9,# "cow": 10, "diningtable": 11, "dog": 12, "horse": 13,# "motorbike": 14, "person": 15, "pottedplant": 16,# "sheep": 17, "sofa": 18, "train": 19, "tvmonitor": 20}def get(root, name): vars = root.findall(name) return varsdef get_and_check(root, name, length): vars = root.findall(name) if len(vars) == 0: raise ValueError("无法在%s中找到%s。" % (root.tag，name)) if len(vars) > 0 and len(vars) != length: raise ValueError("变量%s的大小应为%d，但是实际大小为%d。" % (name, length, len(vars))) if length == 1: vars = vars[0] return varsdef get_filename_as_int(filename): try: filename = filename.replace("\\", "/") filename = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0] return str(filename) except: raise ValueError("文件名%s应为整数。" % (filename))def get_categories(xml_files): """从xml文件的列表中生成类别名称到ID的映射。 参数: xml_files {list} -- xml文件路径的列表。 返回: dict -- 类别名称到ID的映射。 """ classes_names = [] for xml_file in xml_files: tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() for member in root.findall("object"): classes_names.append(member[0].text) classes_names = list(set(classes_names)) classes_names.sort() return {name: i for i, name in enumerate(classes_names)}def convert(xml_files, json_file): json_dict = {"images": [], "type": "instances", "annotations": [], "categories": []} if PRE_DEFINE_CATEGORIES is not None: categories = PRE_DEFINE_CATEGORIES else: categories = get_categories(xml_files) bnd_id = START_BOUNDING_BOX_ID for xml_file in xml_files: tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() path = get(root, "path") if len(path) == 1: filename = os.path.basename(path[0].text) elif len(path) == 0: filename = get_and_check(root, "filename", 1).text else: raise ValueError("在%s中找到%d个路径" % (xml_file，len(path))) ##文件名必须是数字 image_id = get_filename_as_int(filename) size = get_and_check(root, "size", 1) width = int(get_and_check(size, "width", 1).text) height = int(get_and_check(size, "height", 1).text) image = { "file_name": filename, "height": height, "width": width, "id": image_id, } json_dict["images"].append(image) ##当前不支持分割。 # segmented = get_and_check(root, 'segmented', 1).text # assert segmented == '0' for obj in get(root, "object"): category = get_and_check(obj, "name", 1).text if category not in categories: new_id = len(categories) categories[category] = new_id category_id = categories[category] bndbox = get_and_check(obj, "bndbox", 1) xmin = int(get_and_check(bndbox, "xmin", 1).text) - 1 ymin = int(get_and_check(bndbox, "ymin", 1).text) - 1 xmax = int(get_and_check(bndbox, "xmax", 1).text) ymax = int(get_and_check(bndbox, "ymax", 1).text) assert xmax > xmin assert ymax > ymin o_width = abs(xmax - xmin) o_height = abs(ymax - ymin) ann = { "area": o_width * o_height, "iscrowd": 0, "image_id": image_id, "bbox": [xmin, ymin, o_width, o_height], "category_id": category_id, "id": bnd_id, "ignore": 0, "segmentation": [], } json_dict["annotations"].append(ann) bnd_id = bnd_id + 1 for cate, cid in categories.items(): cat = {"supercategory": "none", "id": cid, "name": cate} json_dict["categories"].append(cat) #os.makedirs(os.path.dirname(json_file), exist_ok=True) json_fp = open(json_file, "w") json_str = json.dumps(json_dict) json_fp.write(json_str) json_fp.close()if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description="将Pascal VOC注释转换为COCO格式。" ) parser.add_argument("xml_dir", help="xml文件目录路径。", type=str) parser.add_argument("json_file", help="输出为COCO格式的json文件。", type=str) args = parser.parse_args() xml_files = glob.glob(os.path.join(args.xml_dir, "*.xml")) #如果要进行训练/测试分离，可以将subset的xml文件集传递给convert函数。 print("xml文件数量：%d" % len(xml_files)) convert(xml_files, args.json_file) print("成功：%s" % args.json_file)脚本概述
通过利用lxml库，voc2coco.py脚本简化了转换过程。在使用之前，让我们先来了解一下它的关键组成部分：
1. 依赖：
- 确保已使用pip install lxml安装了lxml库。
2. 配置：
- 可以使用PRE_DEFINE_CATEGORIES变量来预定义分类（可选）。根据数据集取消注释并修改此部分。
3. 函数：
- get，get_and_check，get_filename_as_int：用于XML解析的帮助函数。
- get_categories：从一组XML文件中生成类别名称到ID的映射。
- convert：主要的转换函数处理XML文件并生成COCO格式的JSON。
如何使用
执行脚本非常简单，只需从命令行运行它，提供Pascal VOC XML文件的路径并指定COCO格式JSON文件的输出路径。以下是一个示例：
python voc2coco.py /path/to/xml/files /path/to/output/output.json输出：
该脚本会输出一个结构良好的COCO格式JSON文件，其中包含有关图像、注释和类别的基本信息。
结论
总之，在我们通过LabelImg和Detectron进行目标检测的旅程中，要认识到有很多适应爱好者和专业人士的注释工具的多样性是至关重要的。作为一款开源宝石，LabelImg提供了灵活性和易用性，使其成为首选工具。
除了免费工具之外，像VGG Image Annotator（VIA）、RectLabel和Labelbox等付费解决方案适用于复杂任务和大型项目。这些平台提供了先进的功能和可扩展性，但需要一定的财务投入，以确保在备受关注的项目中实现高效率。
我们的探索强调了根据项目的规模和目标选择合适的注释工具的重要性。无论是坚持LabelImg的开放性还是投资于付费工具，关键在于与项目的规模和目标保持一致。在计算机视觉这个不断发展的领域中，注释工具不断多样化，为各种规模和复杂度的项目提供了选择。
主要要点
- LabelImg的直观界面和先进功能使其成为精确图像注释的多功能开源工具，非常适用于进入目标检测领域的人士。
- 付费工具如VIA、RectLabel和Labelbox适用于复杂的注释任务和大规模项目，提供先进功能和可扩展性。
- 关键是根据项目需求、预算和所需的复杂程度选择合适的注释工具，以确保在目标检测项目中实现高效率和成功。
进一步学习资源：
1. LabelImg文档：
- 探索LabelImg的官方文档，深入了解其功能和功能。
- LabelImg文档
2. Detectron框架文档：
- 深入了解强大的目标检测框架Detectron的文档，以了解其功能和用法。
- Detectron文档
3. VGG Image Annotator（VIA）指南：
- 如果您希望了解VIA（VGG图像标注器），请参考详细说明书中的详细说明。
- VIA用户指南
4. RectLabel文档：
- 通过参考官方文档，了解付费注释工具RectLabel的使用和功能。
- RectLabel文档
5. Labelbox学习中心：
- 在Labelbox学习中心发现教育资源和教程，以增进对该注释平台的理解。
- Labelbox学习中心
常见问题
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