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
PaddleX为百度飞浆开发的一种开源的深度学习架构，可用于目标检测、语义分割等任务，相较于TensorFlow、Pytorch两种开源架构搭建、训练模型简单，代码量少，易上手。
Halcon作为一款商业机器视觉软件开发包，可用于图像处理与深度学习，使用效果要优于多数开源软件。
本文主要记录了在语义分割任务中PaddleX与Halcon数据标注的实现流程，及在Halcon中使用PaddleX标注的数据的方法和相应代码。
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：
下载后进行安装，需要注意的是该工具安装界面为网页，即在网页上进行软件安装，安装之后打开软件，主界面如下：
创建项目后，添加图像，点击菜单栏的“图像”，开始标注：
在图片上标注时可以选择多边形或遮罩，视待标注对象的性质而定，其中一种方法可能更适用。 根据经验，如果对象的标签由较大的边缘平整的区域组成，则使用多边形；如果对象较小或需要修正某现有标签，则使用遮罩。但是，多边形或遮罩始终可以相互转换。
导出时勾选“将图像复制到文件夹…”。
test_pill_images文件夹保存原始图片，test_pill_labels保存标注图片，需要注意的是打开标注图片后，会发现标注区域不可见，原因是Halcon导出时是使用标签类别的索引值如1作为灰度值填充，而不像是PaddleX中以可见灰度值如128填充。
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"
来源：weixin_46846685
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