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标注语义分割图,可以使用labelme画polygon保存为json文件后进行转换,最后得到可以用来训练的语义分割图。反过来呢,如何从转换完的语义分割图得到json文件,就像目标检测一样,将目标预标注一下,然后再用labelImg等对目标做精细调整。起初使用opencv的findContours来对语义分割的二值图做处理,得到相应的边界,但当物体变多之后,两个相邻的物体的边界处理又有了问题,边界点设置多一些会增加调整的难度,减少一些又会出现不连续问题。
既然语义分割图训练并不是用的json,为何不直接对语义分割图做调整?如下。
OpenDir 打开选择input文件夹 --> 图像上右键选择 Create Polygons(创建多边形)或Create Rectangle(创建矩形) -->框出需要编辑的区域–>右键,选择Edit Polygons–>右键,选择Edit Label–>选择更改后的标签,并确认 -->确认无误可继续下一个区域的标注,若有问题,可选择mask_back进行回退重新标注
windows程序可以按照原版labelme的生成方式进行生成
labelme-mask
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