搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西，当我们训练网络时需要训练集数据，但在网上又没有找到自己想要的数据集，这时候就考虑自己制作自己的数据集了，这时就需要对图像进行标注。图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情，但是又不能回避，毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞。最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛，因为命题方没有给出训练集，所以需要队伍自己去标注训练集，所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用，以减轻标注的难度，加快标注的速度。
这篇文章我将分享三个标注小工具，分别用于图像分类、目标检测以及语义分割的图像标注任务。
图像分类标注小工具
实现图像分类的小工具太好开发了，因为它功能很简单，无非是对一个文件夹内的所有图片进行分类，生成每张图片所对应的类别标签，用txt文件存储起来，当然也可以把每一类图片放在对应的该类的文件夹下。
我实现的这个图像分类小工具的功能就是，循环弹出一个文件夹内所有的图片，标注人员对这张图片进行分类，属于1类就按1，属于2类就按2，如此类推，按完相应号码后图片自动跳到下一张，直至文件夹内的图片都被标注完毕。
我们以下面的图库为例，将其分为3类。
首先我们需要创建相应的文件夹来存储每个类的图片
图像分类标注小工具代码：
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
#define DATA_DIR ".\dataset\"
#define IMG_MAX_NUM 20
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
FILE* fp;
FILE* fp_result;
fp = fopen("start.txt", "r"); //读取开始的图片名字，方便从某一图片开始标注
int start_i = 0;
fscanf(fp, "%d", &start_i);
fclose(fp);
fp_result = fopen("classify_record.txt", "a+"); //用于记录每张图每个框的标注信息
printf("start_i: %d
", start_i);
/*循环读取图片来标注*/
for (int i = start_i; i < IMG_MAX_NUM; i++)
{
stringstream ss1,ss2,ss3;
ss1 << DATA_DIR <<"data\"<< i << ".jpg";
ss3 << i << ".jpg";
Mat src = imread(ss1.str());
if (src.empty())
{
continue;
}
printf("正在操作的图像: %s
", string(ss1.str()).c_str());
imshow("标注", src);
char c = 0;
c = waitKey(0);
while ( c != '1' && c != '2' && c != '3')
{
c = waitKey(0);
printf("invaid input!
");
}
ss2 << DATA_DIR << c << "\" << i << ".jpg";
char type = c - '0';
printf("分类为: %d
", c - '0');
imwrite(ss2.str(), src); //copy一份到对应类别的文件夹
fprintf(fp_result, "%s %d
", string(ss3.str()).c_str(), type);
}
fclose(fp_result);
return 0;
}
利用工具进行标注
每一类图片被分到相应的文件夹内
同时也生成标签文件，每行以图片路径+对应的类别的方式呈现。
目标检测图像标注小工具
在目标检测相关的网络训练中，我们需要有带有以下标签的数据集：
我们做标注时不仅仅要把我们想要识别的物体用矩形框将其框出来，还需要记录这个框的相关信息，比如这个框的左顶点坐标、宽度高度等（x,y,w,h)。为了能实现这个标注任务，这个标注小工具必须具备框图和自动记录（x,y,w,h)信息的功能。
利用opencv我们可以快速实现用矩形框框出对应物体的功能，再加上将每个矩形框的信息有序记录在txt文件的功能，一个用于检测图像标注小工具就算开发好了。
目标检测图像标注小工具代码：
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
#define DATA_DIR ".\cut256\"
#define IM_ROWS 5106
#define IM_COLS 15106
#define ROI_SIZE 256
using namespace cv;
using namespace std;
Point ptL, ptR; //鼠标画出矩形框的起点和终点,矩形的左下角和右下角
Mat imageSource, imageSourceCopy;
FILE* fp_result;
struct UserData
{
Mat src;
vector<Rect> rect;
};
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *dp)
{
UserData *d = (UserData *)dp;
imageSourceCopy = imageSource.clone();
if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) //按下鼠标右键，即拖动开始
{
ptL = Point(x, y);
ptR = Point(x, y);
}
if (flag == CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) //拖拽鼠标右键，即拖动进行
{
ptR = Point(x, y);
imageSourceCopy = imageSource.clone();
rectangle(imageSourceCopy, ptL, ptR, Scalar(0, 255, 0));
imshow("标注", imageSourceCopy);
}
if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP) //拖动结束
{
if (ptL != ptR)
{
rectangle(imageSourceCopy, ptL, ptR, Scalar(0, 255, 0));
imshow("标注", imageSourceCopy);
int h = ptR.y - ptL.y;
int w = ptR.x - ptL.x;
printf("选择的信息区域是:x:%d y:%d w:%d h:%d
", ptL.x, ptL.y, w, h);
d->rect.push_back(Rect(ptL.x, ptL.y, w, h));
//d->src(imageSourceCopy);
}
}
//点击右键删除一个矩形
if (event == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
{
if (d->rect.size() > 0)
{
Rect temp = d->rect.back();
printf("删除的信息区域是:x:%d y:%d w:%d h:%d
", temp.x, temp.y, temp.width, temp.height);
d->rect.pop_back();
for (int i = 0; i < d->rect.size(); i++)
{
rectangle(imageSourceCopy, d->rect[i], Scalar(0, 255, 0), 1);
}
}
}
}
void DrawArea(Mat& src, string img_name, string path_name)
{
Mat img = src.clone();
char c = 'x';
UserData d;
d.src = img.clone();
while (c != 'n')
{
Mat backup = src.clone();
imageSource = img.clone();
namedWindow("标注", 1);
imshow("标注", imageSource);
setMouseCallback("标注", OnMouse, &d);
c = waitKey(0);
if (c == 'a')
{
printf("rect size: %d
", d.rect.size());
for (int i = 0; i < d.rect.size(); i++)
{
rectangle(backup, d.rect[i], Scalar(0, 255, 0), 1);
}
img = backup.clone();
}
}
fprintf(fp_result, "%s
", img_name.c_str());
fprintf(fp_result, "%d
", d.rect.size());
for (int i = 0; i < d.rect.size(); i++)
{
Rect t = d.rect[i];
fprintf(fp_result, "%d %d %d %d
", t.x, t.y, t.width, t.height);
}
imwrite(path_name, img);
}
int main()
{
FILE* fp;
fp = fopen("start.txt", "r");
int start_i = 0;
int start_j = 0;
fscanf(fp, "%d %d", &start_i, &start_j);
fclose(fp);
fp_result = fopen("record.txt", "a+");
printf("start_i: %d, start_j: %d
", start_i, start_j);
/*循环读取图片来标注*/
for (int i = start_i; i< IM_ROWS / ROI_SIZE + 1; i++)
{
for (int j = start_j; j<IM_COLS / ROI_SIZE; j++)
{
stringstream ss1, ss2;
ss1 << DATA_DIR << "2017\" << i << "_" << j << "_" << ROI_SIZE << "_.jpg";
ss2 << DATA_DIR << "label_img\" << i << "_" << j << "_" << ROI_SIZE << "_.jpg";
cout << ss1.str() << endl;
string str(ss1.str());
string str2(ss2.str());
cv::Mat src = cv::imread(ss1.str());
DrawArea(src, str,str2);
}
}
fclose(fp_result);
return 0;
}
以标注建筑物为例子吧！
然后在txt文件中可以看到我们标记的矩形信息记录，第一行是图片路径+框的个数，第二行开始是每个矩形的x,y,w,h。
语义分割图像标注小工具
语义分割的标注相比上面的标注要复杂得多，所以标注工具开发起来也略难一点。
比如有这么一个任务，我们需要把图像中的建筑物给标注出来，生成一个mask图。
比如这样子
然后我们以后就可以根据这些mask图作为label来进行语义分割网络的训练了。
实现这么一个工具还是不算太复杂，主要功能的实现就在于使用了opencv的多边形的生成与填充函数。标注人员只需要在要标注的物体边缘打点，然后工具就会自动填充该区域，进而生成黑白mask图。
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#define DATA_DIR ".\cut256\"
#define IM_ROWS 5106
#define IM_COLS 15106
#define ROI_SIZE 256
struct UserData
{
cv::Mat src;
vector<cv::Point> pts;
};
FILE* fpts_set;
void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void *dp)
{
UserData *d = (UserData *)dp;
if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
{
d->pts.push_back(cv::Point(x, y));
}
if (event == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
{
if (d->pts.size()>0)
d->pts.pop_back();
}
cv::Mat temp = d->src.clone();
if (d->pts.size()>2)
{
const cv::Point* ppt[1] = { &d->pts[0] };
int npt[] = { static_cast<int>(d->pts.size()) };
cv::fillPoly(temp, ppt, npt, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 16);
}
for (int i = 0; i<d->pts.size(); i++)
{
cv::circle(temp, d->pts[i], 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 1, 16);
}
cv::circle(temp, cv::Point(x, y), 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 1, 16);
cv::imshow("2017", temp);
}
void WriteTxT(vector<cv::Point>& pst)
{
for (int i = 0; i < pst.size(); i++)
{
fprintf(fpts_set, "%d %d", pst[i].x, pst[i].y);
if (i == pst.size() - 1)
{
fprintf(fpts_set, "
");
}
else
{
fprintf(fpts_set, " ");
}
}
}
int label_img(cv::Mat &src, cv::Mat &mask, string& name)
{
char c = 'x';
vector<vector<cv::Point> > poly_point_set;
while (c != 'n')
{
UserData d;
d.src = src.clone();
cv::namedWindow("2017", 1);
cv::setMouseCallback("2017", on_mouse, &d);
cv::imshow("2017", src);
c = cv::waitKey(0);
if (c == 'a')
{
if (d.pts.size()>0)
{
const cv::Point* ppt[1] = { &d.pts[0] };
int npt[] = { static_cast<int>(d.pts.size()) };
cv::fillPoly(src, ppt, npt, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 16);
cv::fillPoly(mask, ppt, npt, 1, cv::Scalar(255), 16);
poly_point_set.push_back(d.pts);
}
}
}
fprintf(stdout, "%s %d
", name.c_str(), poly_point_set.size());
fprintf(fpts_set, "%s %d
", name.c_str(), poly_point_set.size());
//将点集写入文件
for (int i = 0; i < poly_point_set.size(); i++)
{
WriteTxT(poly_point_set[i]);
}
return 0;
}
int main()
{
FILE* fp;
fp = fopen("start.txt", "r");
int start_i = 0;
int start_j = 0;
fscanf(fp, "%d %d", &start_i, &start_j);
fclose(fp);
fpts_set = fopen("semantic_label.txt", "a+");
printf("start_i: %d, start_j: %d
", start_i, start_j);
for (int i = start_i; i<IM_ROWS / ROI_SIZE + 1; i++)
{
for (int j = start_j; j<IM_COLS / ROI_SIZE; j++)
{
stringstream ss1,ss2,ss3;
cv::Mat mask(256, 256, CV_8UC1);
mask.setTo(0);
ss1 << DATA_DIR << "2017\" << i << "_" << j << "_" << ROI_SIZE << "_.jpg";
ss2 << DATA_DIR << "label\" << i << "_" << j << "_" << ROI_SIZE << "_.jpg";
ss3 << i << "_" << j << "_" << ROI_SIZE << "_.jpg";
cout << ss1.str() << endl;
cv::Mat src = cv::imread(ss1.str());
label_img(src, mask, string(ss3.str()));// label based on tiny
cv::imwrite(ss2.str(), mask);
}
}
fclose(fpts_set);
return 0;
}
所以我们可以利用这个标注工具对任意形状的物体进行标注，原理就是利用多边形的逼近。看看效果吧
生成的mask图
当然我们也可以根据需求把每个标注的每个图形的边缘点记录下来
希望这三款小工具能给你带来一点小帮助和小启发~