Introdution
利用labelme制作coco格式的实例分割数据集，该数据集适用于mmdetection2.0中的mask部分。
在mmdetection2.0框架下，利用coco格式的数据集进行实例分割默认只需要train2017和val2017两部分（当然也可以将test中的目录修改成test2017，但没必要）。
mmdetection2.0框架下coco格式数据集文件如下图放置：（运行完本文的.py文件后即可生成以下文件夹）
数据集标注方式：
当一张图片里没有多个同类别的物体，使用car,computer,bottle等标签直接进行标注；当一张图片里同个类别有多个物体时，标签采用sofa-1,sofa-2,desk-1,desk-2等标签-数字的格式进行标注；如果同一物体在遮挡情况下被分为多个部分，则不同部分都用同一个标签（具体如下图所示，牙膏的三个部分标签均为toothpaste）。
最后得到的json文件里的segmentation是分为三部分，bbox只存在一个（在笔者找的其他资料里，都是分为三个独立的牙膏部分，得到三个segmentation以及三个相应的bbox，显然不符合实际情况）。
建议在使用labelme进行对数据集标注时，将生成的.json文件放置在与数据集相同的路径下以避免一些不必要的麻烦。即下图：
否则，生成的json文件里的imagePath可能出现下图所示的情况：
如果实在是没办法，没有在同一路径下，imagePath会比较复杂（可能是windows系统用\分隔号，ubuntu系统则会是/分隔号，这一点是笔者的猜测），根据不同的情况修改后文代码。
Solution
各文件夹布局如下所示：
所有的.jpg文件放在images文件夹下，所有的.json文件（labelme标注完成后生成的文件）放在labelme/total2017文件夹下。
creat_txt.py
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# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import random
trainval_percent = 1 # No test sample
train_percent = 0.9
jsonfilepath = 'labelme/total2017'
txtsavepath = './'
total_xml = os.listdir(jsonfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('./trainval2017.txt', 'w')
ftrain = open('./train2017.txt', 'w')
fval = open('./val2017.txt', 'w')
ftest = open('./test2017.txt', 'w') #Still create test2017.txt
for i in list:
name = total_xml[i][:-5] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()
print('Create_txt Done')
classify.py
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import shutil
import os
import os.path as osp
sets=['train2017', 'val2017', 'test2017']
for image_set in sets:
if osp.exists(image_set):
shutil.rmtree(image_set)
print('Deleted previous %s file and created a new one'%(image_set))
os.makedirs(image_set)
json_path = 'labelme/%s'%(image_set)
if osp.exists(json_path):
shutil.rmtree(json_path)
print('Deleted previous %s file and created a new one' % (json_path))
os.makedirs(json_path)
image_ids = open('./%s.txt'%(image_set)).read().strip().split()
for image_id in image_ids:
img = 'images/%s.jpg' % (image_id)
json = 'labelme/total2017/%s.json'% (image_id)
shutil.copy(img,image_set)
shutil.copy(json,'labelme/%s/'% (image_set))
print("Done")
labelme2coco.py
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#!/usr/bin/env python
import collections
import datetime
import glob
import json
import os
import os.path as osp
import sys
import numpy as np
import PIL.Image
import labelme
import shutil
try:
import pycocotools.mask
except ImportError:
print('Please install pycocotools:\n\n pip install pycocotools\n')
sys.exit(1)
def main():
sets = ['train2017','val2017','test2017']
output_dir = './annotations'
if osp.exists(output_dir):
print('Output directory already exists:', output_dir)
shutil.rmtree(output_dir)
os.makedirs(output_dir)
print('Creating dataset:', output_dir)
for set in sets:
input_dir = './labelme/%s'%(set)
filename = 'instances_%s'%(set)
now = datetime.datetime.now()
data = dict(
info=dict(
description=None,
version=None,
contributor=None,
date_created=now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'),
),
licenses=[dict(
id=0,
name=None,
)],
images=[
# license, url, file_name, height, width, date_captured, id
],
type='instances',
annotations=[
# segmentation, area, iscrowd, image_id, bbox, category_id, id
],
categories=[
# supercategory, id, name
],
)
class_name_to_id = {}
for i, line in enumerate(open('labels.txt').readlines()):
class_id = i - 1 # starts with -1
class_name = line.strip()
if class_id == -1:
assert class_name == '__ignore__'
continue
class_name_to_id[class_name] = class_id
data['categories'].append(dict(
supercategory=None,
id=class_id,
name=class_name,
))
out_ann_file = osp.join(output_dir, filename+'.json')
label_files = glob.glob(osp.join(input_dir, '*.json'))
for image_id, label_file in enumerate(label_files):
with open(label_file) as f:
label_data = json.load(f)
path=label_data['imagePath'].split("\\") # 可能因为windows或ubuntu不同的系统用\\或/划分,详见前言三
img_file = './%s/'%(set) + path[-1]
img = np.asarray(PIL.Image.open(img_file))
data['images'].append(dict(
license=0,
url=None,
file_name=label_file.split('/')[-1].split('.')[0] + '.jpg',
height=img.shape[0],
width=img.shape[1],
date_captured=None,
id=image_id,
))
masks = {} # for area
segmentations = collections.defaultdict(list) # for segmentation
for shape in label_data['shapes']:
points = shape['points']
label = shape['label']
shape_type = shape.get('shape_type', None)
mask = labelme.utils.shape_to_mask(
img.shape[:2], points, shape_type
)
if label in masks:
masks[label] = masks[label] | mask
else:
masks[label] = mask
points = np.asarray(points).flatten().tolist()
segmentations[label].append(points)
for label, mask in masks.items():
cls_name = label.split('-')[0]
if cls_name not in class_name_to_id:
continue
cls_id = class_name_to_id[cls_name]
mask = np.asfortranarray(mask.astype(np.uint8))
mask = pycocotools.mask.encode(mask)
area = float(pycocotools.mask.area(mask))
bbox = pycocotools.mask.toBbox(mask).flatten().tolist()
data['annotations'].append(dict(
id=len(data['annotations']),
image_id=image_id,
category_id=cls_id,
segmentation=segmentations[label],
area=area,
bbox=bbox,
iscrowd=0,
))
with open(out_ann_file, 'w') as f:
json.dump(data, f,indent=4)
print(set + ' is done')
if __name__ == '__main__':
main()
上述三个文件按顺序执行即可。
最后所有的文件夹如下图所示，如前文所提到的，在mmdetection中被利用到的只有annotations,train2017,val2017三个文件夹。
本文的代码可以反复运行，因为代码中包含一些旧文件夹的删除以及新建，不会报错。