工作指南：图像数据的采集与标注

LabelImage.md

How to Label your Image Data?

• 对我们的数据进行标注是收集数据过程中需要一并完成的工作。

• Get Software

  • 我们将统一使用labelImg对图片进行标注，你可以在作者们的仓库找到源代码：

  https://github.com/tzutalin/labelImg
  

  • 安装方式建议选择从源码编译的python3版本：

  sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
  sudo pip3 install lxml
  make qt5py3
  python3 labelImg.py
  python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
  

  • 使用labelImg对数据进行标注需要注意两个路径：源路径（存放图像的路径），目标路径（存放标注的路径）

  • 数据标注流程

  • 准备数据

    input：None； output：原始图像数据

    • 用你手边的相机去收集数据吧！

  • 数据预处理

    input：原始图像数据； output：960X540像素图像数据

    • 我们需要对各种相机采集来的数据统一格式，使用preproc.py将原始图像统一转化为960X640像素;
    • 使用方法：
      1. 在preproc.py中修改源路径和目标路径

      2. python preproc.py

  • 数据标注

    input：960X540图像； output：VOC格式数据标注

    • 使用labelImg对数据进行标注（PASCAL VOC格式）；

    • 使用方法：

      1. 修改以下文件中的物体名字为2种(yellow_ball, color_ball)：

      [labelImg]/data/predefined-classed.txt

      2. 运行标注程序：

      cd [labelImg]

      python3 labelImg.py

      3. 设置源路径、目标路径，进行数据标注；

  • 上传数据

    input：960X540图像，VOC格式数据标注； output：None

    • 将标注好的数据上传到FTP服务器
    • 存放路径：ftp://10.4.58.61:~/Robocon/RawImage/[date]/
    • 存放格式：RawImage/[date]/pos/...(正例数据)； RawImage/[date]/neg/...(负例数据)； RawImage/[date]/Annotation/...（正例标注）
    • 注意：正例负例均应是预处理以后的图像（960X540）

  感谢labelImg软件的作者们