PaddleX数据标注与Halcon数据标注与转换

一、简介

PaddleX为百度飞浆开发的一种开源的深度学习架构，可用于目标检测、语义分割等任务，相较于TensorFlow、Pytorch两种开源架构搭建、训练模型简单，代码量少，易上手。
Halcon作为一款商业机器视觉软件开发包，可用于图像处理与深度学习，使用效果要优于多数开源软件。
本文主要记录了在语义分割任务中PaddleX与Halcon数据标注的实现流程，及在Halcon中使用PaddleX标注的数据的方法和相应代码。

二、PaddleX数据标注

PaddleX中数据标注工具为labelme，labelme支持标注矩形框和多边形，可分别应用于目标识别与语义分割任务，且为语义分割任务标注的多边形还可应用于目标识别任务，无需二次标注。
下面介绍在语义分割任务中PaddleX数据标注。

2.1Labelme数据标注

labelme运行在python环境中，使用前需进行安装。

上图为labelme标注药片表面缺陷示意图，标注完成后会在图片同路径下生成一个json文件，文件中包含标签名、标注的多边形坐标点及原始图片base64编码。

2.2json数据转换

PaddleX中语义分割任务训练需要使用的数据包含两部分，一部分为原始图片，一部分为标注图片，标注图片为只包含以一定颜色填充的标注区域的图片。而labelme标注后得到的是json数据，因此需要进行转换，在PaddleX中提供了转换工具，转换命令如下：

paddlex --data_conversion --source labelme --to SEG --pics ./ --annotations ./ --save_dir ./data

生成文件如下：

JPEGImages文件夹中存储原始图片，Annotations中存储标注图片，如下：

PaddleX数据标注完成。

三、Halcon数据标注

Halcon数据标注一般使用官方给出的标注工具：MVTec Deep Learning Tool，该工具未集成在Halcon软件中，需单独进行下载。

3.1MVTec Deep Learning Tool下载安装

官网下载地址为https://www.mvtec.com/downloads/deep-learning-tool，官网提供免费下载，但下载需要填写邮箱、姓名、电话等信息进行账户注册，需提供真实邮箱以接收验证码。
进入下载界面后，选择DEEP LEARNING TOOL最新版本即可，该版本与使用的Halcon版本不存在对应关系，本文下载的版本为DEEP LEARNING TOOL 22.10，使用的Halcon版本为19.05。

下载后进行安装，需要注意的是该工具安装界面为网页，即在网页上进行软件安装，安装之后打开软件，主界面如下：

3.2数据标注与导出

打开软件后，选择创建新项目，选择深度学习方法，可以看到支持图像分类、对象检测、语义分割、实例分割等任务，这里选择语义分割，输入项目名称与保存路径进行创建。

创建项目后，添加图像，点击菜单栏的“图像”，开始标注：

首先单击标签类别旁边的加号+，添加标签，输入类别名称，选择需要的高亮颜色。在Halcon中除自己添加的标签类别外还有一个自动生成的背景类别标签，导出数据时，每个未标注的像素都将属于背景。

在图片上标注时可以选择多边形或遮罩，视待标注对象的性质而定，其中一种方法可能更适用。 根据经验，如果对象的标签由较大的边缘平整的区域组成，则使用多边形；如果对象较小或需要修正某现有标签，则使用遮罩。但是，多边形或遮罩始终可以相互转换。

完成标注后选择菜单栏的导出数据集。

导出时勾选“将图像复制到文件夹…”。

导出完成后会生成两个文件夹和一个hdict文件，如下图：

test_pill_images文件夹保存原始图片，test_pill_labels保存标注图片，需要注意的是打开标注图片后，会发现标注区域不可见，原因是Halcon导出时是使用标签类别的索引值如1作为灰度值填充，而不像是PaddleX中以可见灰度值如128填充。

Halcon数据标注完成。

四、Halcon中使用PaddleX标注的数据

在进行语义分割时数据标注过程费时费力，如果使用多个架构进行试验而只需进行一次标注，那么工作效率就会大幅度提升。

4.1PaddleX标注的数据转换为Halcon标注数据

将PaddleX标注的数据转换为Halcon标注数据，其实就是将PaddleX标注图片中的灰度值转换为Halcon中以标签类别的索引值写入的灰度值，主要涉及到像素灰度值读写，下面给出以opencv实现的python代码，值得注意的是标签类别索引以1开始，因为0默认为背景：

def SetImagePixelValues(FilePathList):
    for i in range(len(FilePathList)):
        for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(FilePathList[i]):
            filenames=filter(lambda filename:filename[-4:]=='.png',filenames)
            for filename in filenames:
                img_color=cv2.imread(dirpath+"/"+filename,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
                img_gray=cv2.cvtColor(img_color,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
                imgWidth=img_gray.shape[1]
                imgHeight=img_gray.shape[0]
                for j in range(imgWidth):
                    for k in range(imgHeight):
                        value=img_gray[k,j]
                        if value > 0:
                            img_gray[k,j]=(i+1)
                cv2.imwrite(dirpath+"/"+filename,img_gray)
                print(dirpath+"/"+filename)

这里传入的FilePathList变量是存放各类标签图片的文件夹路径列表。

4.2Labelme标注的数据转换为Halcon标注数据

将labelme标注的数据转换为Halcon标注数据，分为两步，第一步是将json数据转换为图片数据，labelme中有单个数据转换的程序示例，加以改动为多个数据转换即可，但程序中未显式设置转换后的标注区域灰度值，所以需要进行第二步，第二步即4.1节所述。
json数据转换为图片数据python代码如下：

def main(JsonFilePathlist, label_name_to_value):
    for i in range(len(JsonFilePathlist)):
        jsonfiles=[]
        jsonfilenames=[]
        out_dir=JsonFilePathlist[i]
        if not osp.exists(out_dir+"/images"):
            os.mkdir(out_dir+"/images")
        if not osp.exists(out_dir+"/labels"):
            os.mkdir(out_dir+"/labels")
        for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(JsonFilePathlist[i]):
            filenames=filter(lambda filename:filename[-5:]=='.json',filenames)
            filenames01=copy.deepcopy(filenames)
            jsonfilenames.extend(filenames01)
            filenames=map(lambda filename:os.path.join(dirpath,filename),filenames)
            jsonfiles.extend(filenames)
        for j in range(len(jsonfiles)):
            data = json.load(open(jsonfiles[j]))
            imageData = data.get("imageData")
            if not imageData:
                imagePath = os.path.join(os.path.dirname(jsonfiles[j]), 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)
            for shape in sorted(data["shapes"], key=lambda x: x["label"]):
                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
            lbl, _ = utils.shapes_to_label(
                img.shape, data["shapes"], label_name_to_value
            )
            label_names = [None] * (max(label_name_to_value.values()) + 1)
            for name, value in label_name_to_value.items():
                label_names[value] = name
            lbl_viz = imgviz.label2rgb(
                label=lbl, img=imgviz.asgray(img), label_names=label_names, loc="rb"
            )
            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, "images/"+jsonfilenames[j][0:-5]+".png"))
            utils.lblsave(osp.join(out_dir, "labels/"+jsonfilenames[j][0:-5]+".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")
            # logger.info("Saved to: {}".format(out_dir))
            logger.info(jsonfiles[j])

这里传入的JsonFilePathlist变量是存放各类标签json文件的文件夹路径列表，label_name_to_value是标签类别名称与标签类别索引的字典，包括背景，示例定义如下：

    label_name_to_value={}
    label_name_to_value["_background_"]=0
    label_name_to_value["Label01"]=1
    label_name_to_value["Label02"]=2
    label_name_to_value["Label03"]=3
    label_name_to_value["Label04"]=4
    label_name_to_value["Label05"]=5
    label_name_to_value["Label06"]=6
    label_name_to_value["Label07"]=7
    label_name_to_value["Label08"]=8

参考文档

Halcon深度学习2 – 标注工具Deep Learning Tool下载安装
如何通过labelme标注将json文件转为png的label