Supervisely 人像分割数据集格式转换
Supervisely 数据集的读取和解析有两种方法：1. 读取 json 文件自己解析；2. 使用 supervisely_lib 解析。
人像分割数据集中人像的标注有两种几何类型：位图（bitmap），多边形（polygon）。自己解析需要对这两种类型进行处理，参考 “Supervisely 人像分割数据集格式解析”。个人建议使用方法2。supervisely_lib 提供了统一的API，你不需要关心几何类型，它们（位图，多边形）都可以使用相同的API获取 mask，轮廓，box。
这里以生成 Mask 图像为例。
一、安装 supervisely_lib
supervisely_lib 项目地址：https://github.com/supervisely/supervisely
安装方法参见项目主页（README.md）。
安装过程中会依赖一些第三方库，其中要求 opencv-python 版本小于4.0.0。因为我的Python环境中已安装 opencv-python 4.2.0，所以我对 supervisely 稍微的修改，差异如下：
diff --git a/setup.py b/setup.py
index dad24a3..4cc0698 100644
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -25,7 +25,7 @@ setup(
"jsonschema>=2.6.0,<3.0.0",
"matplotlib>=3.0.0",
"numpy>=1.14.3",
- "opencv-python>=3.4.1,<4.0.0",
+ "opencv-python>=3.4.1",
"pandas>=1.0.3",
"pascal-voc-writer>=0.1.4",
"PTable>=0.9.2",
diff --git a/supervisely_lib/geometry/bitmap.py b/supervisely_lib/geometry/bitmap.py
index 30880b8..ab51919 100644
--- a/supervisely_lib/geometry/bitmap.py
+++ b/supervisely_lib/geometry/bitmap.py
@@ -117,7 +117,7 @@ class Bitmap(BitmapBase):
self.to_bbox().get_cropped_numpy_slice(bitmap)[self.data] = color
def _draw_contour_impl(self, bitmap, color, thickness=1, config=None):
- _, contours, _ = cv2.findContours(self.data.astype(np.uint8), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+ contours, _ = cv2.findContours(self.data.astype(np.uint8), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if contours is not None:
for cont in contours:
cont[:, :] += (self.origin.col, self.origin.row) # cont with shape (rows, ?, 2)二、准备数据集
数据集下载后解压并重命名，这里重命名为person。
数据集的下载，参考：https://blog.csdn.net/SimleCat/article/details/107021152
我的目录结构如下：
├── code
├── person
│ ├── ds#
│ │ ├── ann
│ │ └── img
│ └── meta.json
└── person_mask注："#" 取[1, 13]，code 和 person_mask 是我自己创建的。
注意：person 为数据集目录，该目录下不可创建新的目录，否则 supervisely_lib 加载 Project 时会报错。
三、生成 mask
code 目录下新建文件 gen_mask.py，文件内容如下：
import os
import numpy as np
import cv2
import tqdm
import supervisely_lib as sly
from matplotlib import pyplot as plt
def genMask(dataset_root_dir="./person",
output_dir="./person_mask",
label_color=[255,255,255]):
''' 生成Mask
dataset_root_dir: 数据集根目录
output_dir: 生成mask的保存目录
label_color: mask 标注的颜色[R, G, B]
'''
project = sly.Project(dataset_root_dir, sly.OpenMode.READ)
# 打印数据集信息
print(f"Project name : {project.name}")
print(f"Project directory: {project.directory}")
print(f"Total images : {project.total_items}")
print(f"Dataset names : {project.datasets.keys()}")
print()
print(project.meta)
pbar = tqdm.tqdm(total=project.total_items)
for dataset in project:
for item_name in dataset:
# 更新进度条
pbar.update(1)
# 获取原始图像和标注文件路径
item_paths = dataset.get_item_paths(item_name)
# 加载注释文件
ann = sly.Annotation.load_json_file(item_paths.ann_path, project.meta)
# 创建一个用于渲染标注的3通道黑色画布，
ann_render = np.zeros(ann.img_size + (3,), dtype=np.uint8)
# 渲染所有的标注（该数据集只有人）
ann.draw(ann_render, color=label_color)
# ann_render shape: (h, w, c), pixel: (R, G, B)
# RGB -> BGR，用于Opencv
ann_render = ann_render[..., ::-1]
# mask 保存目录不存在，则创建
save_dir = os.path.join(output_dir, dataset.name)
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
# 保存mask
mask_path = os.path.join(save_dir, item_name)
cv2.imwrite(mask_path, ann_render)
pbar.close()
if __name__ == '__main__':
import fire
fire.Fire(genMask, name='gen_mask')
'''
Usage:
# 1. 使用默认配置
python code/gen_mask.py
# 2. 指定数据库目录和mask输出目录
python gen_mask.py --dataset_root_dir ../person --output_dir ../person_mask
'''gen_mask.py 使用方法，请参考上面代码的最后 "Usage" 部分。
supervisely_lib 更多的使用示例，参考：https://github.com/supervisely/supervisely/blob/master/help/jupyterlab_scripts/src/tutorials/01_project_structure/project.ipynb