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标题: 【T-Rex Label底子教程】全新的主动化图片标注工具/软件 进步服从必备 可在 [打印本页]

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作者: 种地    时间: 2024-10-26 06:05
标题: 【T-Rex Label底子教程】全新的主动化图片标注工具/软件 进步服从必备 可在
T-Rex Label是一种主动化辅助图片标注的工具，它可以使人们离开繁琐的传统标注流程（如LabelImg），极大地进步标注的服从。

话不多说，先来看一看主动化辅助标注的震撼结果：

那么该如何获取呢？ T-Rex Label Github官网提供了在线和本地两种方式，这里为了克制繁琐的环境设置过程，选择T-Rex Label在线工具举行说明。(点击即可跳转)
以下从数据预备、图片导入、数据标注、标注导出、格式转换五个小节来说明T-Rex Label的使用流程。
0 数据预备

人们总是对例子情有独钟，为了资助你更好的理解操纵流程，我将通过一个案例来说明。
我们手中有如下的数据目录，Annotations_voc存放VOC格式的xml标注文件，Annotations_yolo存放YOLO格式的txt标注文件，当然现在还没有开始标注，他们都是空的，而pic中存放的是此次要标注的5张图片。

我们的目标是在T-Rex Label在线工具上对pic举行标注（把所有人头head标注出来），得到相应的Annotations_yolo标注文件（因为现在只支持导出COCO和YOLO格式），再使用yolo2voc.py(后续会提供)将YOLO格式转化为VOC格式，从而获取Annotations_voc 标注文件。

1 图片导入

打开在线工具链接后，在以下界面选择要导入的图片即可，现在最多支持一次导入200张图片并对其举行标注。

可以看到导入图片后如下，接着点击开始标注即可。

2 数据标注

下面用动图演示标注过程如下：
                                              ①                                       {\color{#E16B8C}{①}}                  ① 过程中因为预先没有界说分类，先按A键进入智能标注模式时，会提示你创建一个分类(e.g. head)；

                                              ②                                       {\color{#E16B8C}{②}}                  ② 创建完成后，接着左键划标注框                                   →                              \rightarrow                  →Enter确定，如许一张图片的标注就完成了；

                                              ③                                       {\color{#E16B8C}{③}}                  ③ 过程中如果有划错的标注框，可以按Ctrl+Z回撤，也可以按D键进入选择模式，点击要删除的标定框后按Del键即可；
                                              ④                                       {\color{#E16B8C}{④}}                  ④ 过程中如果有AI漏标的对象，可以按R键进入手动标注模式举行框定；
                                              ⑤                                       {\color{#E16B8C}{⑤}}                  ⑤ 另外可以用小键盘上的左右方向键切换图片；
                                              ⑥                                       {\color{#E16B8C}{⑥}}                  ⑥ 建议先用智能标注完成一遍所有导入图片的粗标注，再用手动标注的方式举行精标注。
3 标注导出

所有图片都标注完成后导出标注即可。这里只可选择COCO或YOLO格式，我们先选择YOLO格式。

接着你会得到一个压缩包，解压后的文件目录如下，其中images是上传的原始图片，labels是YOLO格式的标注，classes是界说的分类。

到这儿，如果你需要的是YOLO或COCO格式，那么标注过程就完成了，如果你需要VOC格式，请看格式转换一节。
4 格式转换

首先创建一个如下图所示的项目目录：

                                              ①                                       {\color{#E16B8C}{①}}                  ① data在图片导入一节中已经解说过了；
                                              ②                                       {\color{#E16B8C}{②}}                  ② 将下载解压得到的images中的图片放入pic中，将labels中的文件放入Annotations_yolo中，此时Annotations_voc仍为空；
                                              ③                                       {\color{#E16B8C}{③}}                  ③ 接着创建yolo2voc.py的转换函数(主要更改__main__的部分)，运行即可在Annotations_voc中看到VOC格式的标注文件；

1. # yolo2voc.py文件的内容
2. from xml.dom.minidom import Document
3. import os
4. import cv2
5. # 可以修改makexml定制化要写入xml的内容
6. def makexml(picPath, txtPath, xmlPath,
7.             folder_name="pic",  #图片文件建的名称
8.             dirpath=".\\data\\pic\", #图片目录
9.             ):
10.     """此函数用于将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
11.     """
12.     dic = {'0': "head"}  # 创建字典用来对类型进行转换
13.     files = os.listdir(txtPath)
15.     for name in files:
16.         xmlBuilder = Document()
17.         annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")
18.         xmlBuilder.appendChild(annotation)
20.         txtFile = open(os.path.join(txtPath, name))
21.         txtList = txtFile.readlines()
22.         img = cv2.imread(os.path.join(picPath, name[0:-4] + ".jpg"))
23.         Pheight, Pwidth, Pdepth = img.shape
25.         folder = xmlBuilder.createElement("folder")
26.         foldercontent = xmlBuilder.createTextNode(folder_name)
27.         folder.appendChild(foldercontent)
28.         annotation.appendChild(folder)
30.         filename = xmlBuilder.createElement("filename")
31.         filenamecontent = xmlBuilder.createTextNode(name[0:-4] + ".jpg")
32.         filename.appendChild(filenamecontent)
33.         annotation.appendChild(filename)
35.         path = xmlBuilder.createElement("path")
36.         pathcontent = xmlBuilder.createTextNode(dirpath + name[0:-4] + ".jpg")
37.         path.appendChild(pathcontent)
38.         annotation.appendChild(path)
40.         source = xmlBuilder.createElement("source")
41.         annotation.appendChild(source)
42.         database = xmlBuilder.createElement("database")
43.         databasecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unknown")
44.         database.appendChild(databasecontent)
45.         source.appendChild(database)
47.         size = xmlBuilder.createElement("size")
48.         width = xmlBuilder.createElement("width")
49.         widthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pwidth))
50.         width.appendChild(widthcontent)
51.         size.appendChild(width)
53.         height = xmlBuilder.createElement("height")
54.         heightcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pheight))
55.         height.appendChild(heightcontent)
56.         size.appendChild(height)
58.         depth = xmlBuilder.createElement("depth")
59.         depthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pdepth))
60.         depth.appendChild(depthcontent)
61.         size.appendChild(depth)
63.         annotation.appendChild(size)
65.         segmented = xmlBuilder.createElement("segmented")
66.         segmentedcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")
67.         segmented.appendChild(segmentedcontent)
68.         annotation.appendChild(segmented)
70.         for j in txtList:
71.             oneline = j.strip().split(" ")
72.             object = xmlBuilder.createElement("object")
73.             picname = xmlBuilder.createElement("name")
74.             namecontent = xmlBuilder.createTextNode(dic[oneline[0]])
75.             picname.appendChild(namecontent)
76.             object.appendChild(picname)
78.             pose = xmlBuilder.createElement("pose")
79.             posecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")
80.             pose.appendChild(posecontent)
81.             object.appendChild(pose)
83.             truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")
84.             truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
85.             truncated.appendChild(truncatedContent)
86.             object.appendChild(truncated)
88.             difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")
89.             difficultcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")
90.             difficult.appendChild(difficultcontent)
91.             object.appendChild(difficult)
93.             bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")
95.             xmin = xmlBuilder.createElement("xmin")
96.             mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
97.             xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
98.             xmin.appendChild(xminContent)
99.             bndbox.appendChild(xmin)
101.             ymin = xmlBuilder.createElement("ymin")
102.             mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
103.             yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
104.             ymin.appendChild(yminContent)
105.             bndbox.appendChild(ymin)
107.             xmax = xmlBuilder.createElement("xmax")
108.             mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
109.             xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
110.             xmax.appendChild(xmaxContent)
111.             bndbox.appendChild(xmax)
113.             ymax = xmlBuilder.createElement("ymax")
114.             mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
115.             ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
116.             ymax.appendChild(ymaxContent)
117.             bndbox.appendChild(ymax)
119.             object.appendChild(bndbox)
120.             annotation.appendChild(object)
122.         # 使用字符串方式写入 XML 文件，避免生成 XML 声明
123.         # 使用临时文件写入 XML
124.         temp_xml_path = os.path.join(xmlPath, name[0:-4] + "_temp.xml")
125.         with open(temp_xml_path, 'w', encoding='utf-8') as temp_file:
126.             xmlBuilder.writexml(temp_file, indent='\t', newl='\n', addindent='\t', encoding='utf-8')
127.         # 读取临时 XML 文件并处理
128.         with open(temp_xml_path, 'r', encoding='utf-8') as temp_file:
129.             lines = temp_file.readlines()
130.         # 删除第一行并缩进后面的行
131.         with open(os.path.join(xmlPath, name[0:-4] + ".xml"), 'w', encoding='utf-8') as final_file:
132.             for line in lines[1:]:  # 从第二行开始写入
133.                 final_file.write(line[1:])  # 去掉每一行的第一个缩进
134.         # 删除临时文件
135.         os.remove(temp_xml_path)
137. if __name__ == "__main__":
138.     picPath = "data/pic/"  # 图片所在文件夹路径，后面的/一定要带上
139.     txtPath = "data/Annotations_yolo/"  # txt所在文件夹路径，后面的/一定要带上
140.     xmlPath = "data/Annotations_voc/"  # xml文件保存路径，后面的/一定要带上
141.     makexml(picPath, txtPath, xmlPath,
142.             folder_name="pic",
143.             dirpath=".\\data\\pic\")

复制代码

                                             ④                                       {\color{#E16B8C}{④}}                  ④ 为了验证转换的精确性，使用demo.py文件(主要更改__main__的部分)可视化VOC标注的结果。

1. # demo.py文件的内容
2. import os
3. import xml.etree.ElementTree as ET
4. from PIL import Image, ImageDraw
6. def parse_voc_xml(xml_file):
7.     """解析 VOC 格式的 XML 文件，提取检测框信息"""
8.     tree = ET.parse(xml_file)
9.     root = tree.getroot()
10.     boxes = []
11.     for obj in root.findall('object'):
12.         name = obj.find('name').text
13.         xmlbox = obj.find('bndbox')
14.         xmin = int(xmlbox.find('xmin').text)
15.         ymin = int(xmlbox.find('ymin').text)
16.         xmax = int(xmlbox.find('xmax').text)
17.         ymax = int(xmlbox.find('ymax').text)
18.         boxes.append((name, xmin, ymin, xmax, ymax))
19.     return boxes
21. def visualize_boxes(image_path, boxes):
22.     """在图片上绘制检测框"""
23.     image = Image.open(image_path)
24.     draw = ImageDraw.Draw(image)
25.     for box in boxes:
26.         name, xmin, ymin, xmax, ymax = box
27.         draw.rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax], outline='red', width=3)
28.         draw.text((xmin, ymin), name, fill='red')
29.     return image
31. def main(image_path, xml_path):
32.     # 解析 XML 文件，获取检测框
33.     boxes = parse_voc_xml(xml_path)
34.     # 可视化检测框
35.     visualized_image = visualize_boxes(image_path, boxes)
36.     # 显示图片
37.     visualized_image.show()
39. if __name__ == "__main__":
40.     # 输入图片和对应的 XML 文件路径
41.     image_path = "data/pic/002861.jpg"  # 替换为你的图片路径
42.     xml_path = "data/Annotations_voc/002861.xml"  # 替换为你的 XML 文件路径
43.     main(image_path, xml_path)

复制代码

可以看到运行后的可视化结果如下，说明YOLO格式转VOC格式成功。

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