[已解决]深度学习相关：将mask图片标注转为yolov8_seg的txt标注

aaqbb

求一个将png格式的标注转为yolov8的语义分割标注的python代码
png标注如下图所示，数据集是这个

https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/meter_reader/datasets/meter_seg.tar.gz

yolov8 segment标注格式如下所示，相关链接

https://docs.ultralytics.com/zh/datasets/segment/#ultralytics-yolo-format

<class-index> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn>

zhangcaicai

这个简单，可以使用opencv把mask的轮廓找出来，再转成坐标点，最后按照自己的格式写入txt就好了
例如

[Python] 纯文本查看 复制代码

    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img_h,img_w = img.shape[:2]
    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    approx_contours = []
    for contour in contours:
        epsilon = 0.001 * cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
        approx_contours.append(approx)

aaqbb

zhangcaicai 发表于 2024-3-14 13:48
这个简单，可以使用opencv把mask的轮廓找出来，再转成坐标点，最后按照自己的格式写入txt就好了
例如[mw_s ...

那类别怎么处理呢，我这有三个类别

background
pointer
scale

大佬可以给个完整的代码吗，可以去我的悬赏贴回复

https://www.52pojie.cn/thread-1900124-1-1.html

悬赏额要多少都可以{:1_923:}

zhangcaicai

假设你已经获取了物体的轮廓坐标点[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]...]，那么你需要把轮廓坐标点做归一化处理，然后你的类别有[background,pointer,scale],对应的class-index是0，1，2
然后你需要把标签信息输入txt中，格式类似<class-index> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn>
例子：1,x1,y1,x2,y2,x3,y3......

zhangcaicai

你提供的png图片是全黑的，并没有标注信息

aaqbb

zhangcaicai 发表于 2024-3-14 15:35
你提供的png图片是全黑的，并没有标注信息

有标注的，我在网上搜的说L模式的mask图就是没有颜色的

aaqbb

我把原来的全黑转成彩色了

durhummer

我现在还是弄  imagelab 一个一个的标注。

aaqbb

在https://github.com/matthewkenely/mask-to-annotation找到转换代码了