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上期讲解了语义分割模型的基本架构和常用数据集，这期就讲解一下语义分割数据集的制作，追下去吧~
制作总体步骤：
1. 使用lableme对图片数据进行标注，生成对应图片的x.json文件。
2. 执行lableme下的内置函数labelme_json_to_dataset，依次手动生成图片对应的x_json文件（或者使用代码一次性处理生成）。
3. 对第二步生成文件夹中的文件进行处理，生成语义图片label.png。
4. 将语义图片转换为类别灰度图图片-最终训练标签文件。
一、文件目录结构：
二、正式开始制作
第一步：标注软件的安装
1.Anaconda Prompt中创建一个环境
conda create --name=labelImg python=3.6
2.激活进入刚建立的新环境，
conda activate labelImg
3.安装界面支持pyqt5包
pip install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/simple/
4.下载安装labelme
pip install labelme -i https://pypi.douban.com/simple/
5.输入命令labelme，就可以启动程序进行数据标注
第二步：进行标注
A.单类别标注 - 即每一张图片上只有一个目标
【1】在命令行中输入命令 labelme，打开标注界面，然后打开要标注的图片所在的文件夹进行标注
Opendir “”Test_Image“” ->Create polygons ->Save->Next Image
【2】所有图片标注完之后，标注文件以x.json形式文件进行保存，制作完成后放在目录的before文件夹下。
用VS2017可查看Json文件内容，包含信息为我们标注区域内每一个像素点的数据
【3】利用labelme的自带函数labelme_json_to_dataset手动依次将每个json文件格式转换为语义图片的数据。
1.cd 到json文件所在的地方：cmd D:Test_Image
2.查看当前labelme安装所在的环境label并激活
3.利用labelme_json_to_dataset手动依次对每张图片的标注文件x.json格式依次进行处理, 生成得到x_json文件即每张图片的对应的语义图片 - 局部类别标签（这个过程需要手动对每一张图片的x.json文件进行处理，比较麻烦，可以写代码直接一次性转换）
命令：labelme_json_to_data [ x.json ] -> labelme标注生成的json文件名
得到每张图片的x.json文件对应的局部类别标签保存在每个x_json文件中,如下所示：
每张图片局部类别标签内容 x_json文件中的内容：
注解：
img.png: 对应的局部的jpg原图文件，训练时要用
label.png: 标注语义图像，训练时要用
label_names.txt: 在这张图像上目标分类名称
label_viz.png: 标签可视化，用于让我们确认是否标记正确
代码一次性转换：json_to_dataset.py
会生成和上述x_json文件下一模一样的文件内容
import argparseimport jsonimport osimport os.path as ospimport warnings
import PIL.Imageimport yaml
from labelme import utilsimport base64
def main(): count = os.listdir("./before/") for i in range(0, len(count)): path = os.path.join("./before", count[i])
# 找到before文件中以json为结尾的文件并且打开if os.path.isfile(path) and path.endswith('json'): data = json.load(open(path))
if data['imageData']: imageData = data['imageData']else: imagePath = os.path.join(os.path.dirname(path), data['imagePath'])with open(imagePath, 'rb') as f: imageData = f.read() imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8') img = utils.img_b64_to_arr(imageData) label_name_to_value = {'_background_': 0}for shape in data['shapes']: label_name = shape['label']if label_name in label_name_to_value: label_value = label_name_to_value[label_name]else: label_value = len(label_name_to_value) label_name_to_value[label_name] = label_value
# label_values must be dense label_values, label_names = [], []for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]): label_values.append(lv) label_names.append(ln)assert label_values == list(range(len(label_values)))
lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)
captions = ['{}: {}'.format(lv, ln)for ln, lv in label_name_to_value.items()] lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions) out_dir = osp.basename(count[i]).replace('.', '_') out_dir = osp.join(osp.dirname(count[i]), out_dir) out_dir = osp.join("output",out_dir)
if not osp.exists(out_dir): os.mkdir(out_dir)
PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl) PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))
with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:for lbl_name in label_names: f.write(lbl_name + '\n')
warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt') info = dict(label_names=label_names)with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f: yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)
print('Saved to: %s' % out_dir)
if __name__ == '__main__': main()
我们得到了每张图片所对应的局部语义类别标签之后（每一张图片，灰度类别转换后，属于标记目标，如猫，其所属区域像素点的值均为1，不属于标记目标的图片区域（背景）像素点值为0）。
如果数据集新增图片，这张图片上也只有一个目标狗，为了将目标狗这个类别加入到训练集中，则需要将狗这个局部类别标签进行转换为全局类别标签，即在训练时，背景的像素点值为0，猫的像素点值为1，狗的像素点值为2，依次类推）
【4】局部类别标签—>全局类别标签(类别灰度转换)
将得到的每张图片所对应的局部训练标签文件label.png转换为全局训练标签文件，放在了png文件夹下，这个过程中还涉及了类别灰度化操作。
进行get_jpg_and_png.py操作即可得到每张图片的全局类别标签文件和类别灰度转换，即一张图片中背景的像素点的值为0，若目标是猫，则其像素点的值为1，若目标是狗，则其像素点的值为2。
这里最终的全局训练标签是灰度图，是单通道的，像素点的取值范围为0~255，这里全黑是因为，像素点值为1和2，在灰度图中，值比较小，区别比较小，所以显示都是黑的。
类别灰度图图片：
我们可以看到，猫这张图片对应的类别灰度图图片所在区域的像素点的值均为 1，而背景所对应的像素点的值均为0
1. 这里我们需要首先新建一个包含全局类名称的class_name.txt
2. 借助class_name.txt文件，将图片局部类别标签文件转换成全局类别标签文件,转换代码：get_jpg_and_png.py
import os
from PIL import Image
import numpy as np
def main():
# 读取原文件夹
count = os.listdir("./before/")
for i in range(0, len(count)):
# 如果里的文件以jpg结尾
# 则寻找它对应的png
if count[i].endswith("jpg"):
path = os.path.join("./before", count[i])
img = Image.open(path)
img.save(os.path.join("./jpg", count[i]))
# 找到对应的png
path = "./output/" + count[i].split(".")[0] + "_json/label.png"
img = Image.open(path)
# 找到全局的类
class_txt = open("./before/class_name.txt","r")
class_name = class_txt.read().splitlines()
# ["bk","cat","dog"] 全局的类
# 打开x_json文件里面存在的类，称其为局部类
with open("./output/" + count[i].split(".")[0] + "_json/label_names.txt","r") as f:
names = f.read().splitlines()
# ["bk","dog"] 局部的类
# 新建一张空白图片
new = Image.new("RGB",[np.shape(img)[1],np.shape(img)[0]])
# 找到局部的类在全局中的类的序号
for name in names:
# index_json是x_json文件里存在的类label_names.txt，局部类
index_json = names.index(name)
# index_all是全局的类,
index_all = class_name.index(name)
# 将局部类转换成为全局类
# 将原图img中像素点的值为index_json的像素点乘以其在全局中的像素点的所对应的类的序号 得到 其实际在数据集中像素点的值
# 比如dog,在局部类（output/x_json/label_names）中它的序号为1,dog在原图中的像素点的值也为1.
# 但是在全局的类（before/classes.txt）中其对应的序号为2，所以在新的图片中要将局部类的像素点的值*全局类的序号，从而得到标签文件
new = new + np.expand_dims(index_all*(np.array(img) == index_json),-1)
new = Image.fromarray(np.uint8(new))
# 将转变后的得到的新的最终的标签图片保存到make_dataset/png文件夹下
new.save(os.path.join("./png", count[i].replace("jpg","png")))
# 找到新的标签文件中像素点值的最大值和最小值，最大值为像素点对应的类在class_name.txt中的序号，最小值为背景，即0
print(np.max(new),np.min(new))
if __name__ == '__main__':
main()
3. 最后我们利用get_train_txt.py对上述得到的jpg文件下和png文件下的内容进行数据集原图和标签的一一对应的关系，将其train_data.txt中
【5】最终训练模型数据集的样式：jpg文件夹（原图）+png文件夹（全局灰度类别标签） + train_data.txt(原图和标签的对应关系)，放入模型当中即可训练了，下期讲解基于MobileNet的SegNet的语义分割模型。
B.多类别标注- 即一张图片上有多个目标
标注过程和上述类似，对图片上的多目标依次进行标注，生成的x_json文件内容和单目标标注一样。
新建一个包含全局类名称的class_name.txt，然后类别灰度转换, 利用get_jpg_and_png.py进行转换，我们可以看到猫对应的区域像素点的值为1，对应类别1，同理狗对应区域的像素点的值为2，对应类别2，而背景区域像素点的值为0
进行类别灰度转换之后，就可以进行模型训练了。
最终训练模型数据集的样式：jpg文件夹（原图）+png文件夹（全局灰度类别标签） + train_data.txt(原图和标签的对应关系)，放入模型当中即可训练了，下期讲解基于MobileNet的SegNet的语义分割模型。
好啦，数据标注的部分到这里就结束了，所有处理文件代码，回复关键字：项目实战，即可获取。
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