PaddleX数据标注与Halcon数据标注与转换
- 一、简介
- 二、PaddleX数据标注
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- 2.1Labelme数据标注
- 2.2json数据转换
- 三、Halcon数据标注
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- 3.1MVTec Deep Learning Tool下载安装
- 3.2数据标注与导出
- 四、Halcon中使用PaddleX标注的数据
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- 4.1PaddleX标注的数据转换为Halcon标注数据
- 4.2Labelme标注的数据转换为Halcon标注数据
- 参考文档
一、简介
二、PaddleX数据标注
PaddleX中数据标注工具为labelme，labelme支持标注矩形框和多边形，可分别应用于目标识别与语义分割任务，且为语义分割任务标注的多边形还可应用于目标识别任务，无需二次标注。
下面介绍在语义分割任务中PaddleX数据标注。
2.1Labelme数据标注
labelme运行在python环境中，使用前需进行安装。
2.2json数据转换
PaddleX中语义分割任务训练需要使用的数据包含两部分，一部分为原始图片，一部分为标注图片，标注图片为只包含以一定颜色填充的标注区域的图片。而labelme标注后得到的是json数据，因此需要进行转换，在PaddleX中提供了转换工具，转换命令如下：
生成文件如下：
这里传入的FilePathList变量是存放各类标签图片的文件夹路径列表。
4.2Labelme标注的数据转换为Halcon标注数据
将labelme标注的数据转换为Halcon标注数据，分为两步，第一步是将json数据转换为图片数据，labelme中有单个数据转换的程序示例，加以改动为多个数据转换即可，但程序中未显式设置转换后的标注区域灰度值，所以需要进行第二步，第二步即4.1节所述。
json数据转换为图片数据python代码如下：
这里传入的JsonFilePathlist变量是存放各类标签json文件的文件夹路径列表，label_name_to_value是标签类别名称与标签类别索引的字典，包括背景，示例定义如下：
label_name_to_value={} label_name_to_value["_background_"]=0 label_name_to_value["Label01"]=1 label_name_to_value["Label02"]=2 label_name_to_value["Label03"
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