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File metadata and controls

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Raw

标注格式说明

工具类型

通用格式

LabelBee 的标注格式以步骤为基础，最顶层的会放置图片的基础信息，图片的宽度、高度、有无效性、旋转角度。

标注的信息放置在step_1内，step_1内表示为第一步数据，步骤内有toolName 和 result 两个字段，toolName 表示标注结果使用的工具类型，result 表示标注结果数组，具体细节点击上方工具。

{
  "width": 4368,
  "height": 2912,
  "valid": true,
  "rotate": 0,
  "step_1": {
    "toolName": "rectTool",
    "result": [
      {
        "x": 530.7826086956522,
        "y": 1149.217391304348,
        "width": 1314.7826086956522,
        "height": 1655.6521739130435,
        "attribute": "",
        "valid": true,
        "id": "Rp1x6bZs",
        "sourceID": "",
        "textAttribute": "",
        "order": 1
      }
    ]
  }
}

COCO 数据类型

COCO(Common Object in Context) 是一个大规模的对象检测、分割和字幕数据集。具体定义请前往官网查看

LabelBee-Client 的目标检测、语义分割支持直接导出 COCO 数据类型。

Mask 格式导出说明

仅语义分割可导出 Mask。

  • 背景色默认为黑色： 0 （rgb(0,0,0))
  • 语义的唯一性：语义分割的属性标注配置
  • 导出内容:
    • JSON 文件： 表示当前语义与颜色的索引关系
    • Mask
      • 彩色图（xx_segmentation.png)：用于结果校验
      • 灰度图（xx_labelTrainIds.png)
[
  {
    "attribute": "cat",
    "color": "rgb(128,0,0)",
    "trainIds": 1 
  },
  {
    "attribute": "dog",
    "color": "rgb(0,128,0)",
    "trainIds": 2
  },
  {
    "attribute": "bird",
    "color": "rgb(128,128,0)",
    "trainIds": 3
  },
]
名称 描述
attribute 当前语义
color 当前语义颜色
trainIds 训练使用的 ID （灰度值 1 - N，0 表示背景）
  • 可使用下方脚本将导出的 Mask (xxx_labelTrainIds.png 四通道图片)转换为（单通道）灰度图，以用于mmsegmentation 训练
# FilePath: labelbee-client/scripts/dataTransfer.py

from PIL import Image
from pathlib import Path, PurePath

folder_path = './img/'  # The folder of your exported data

p = Path(folder_path)
files = [x for x in p.iterdir() if PurePath(x).match('*_labelTrainIds.png')]

for file in files:
  p_path = file
  p = Image.open(p_path).convert('L') # Transfer to L mode (8-bit pixels, black and white)
  p.save(file.name + '_labelTrainIds.png')