[LabelImg][LabelMe]标注工具使用小结

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数据是深度学习算法的关键，其中最常见的数据操作就是目标标注。通用数据集已经给出了标注结果，并且对数据本身进行了很好的分类和归纳，而在最近的工作中需要对原始数据进行有效整理并进行标注，小结遇到的问题，希望对之后的实践有帮助

标注工具

目前最常用的是以下两个标注工具：

  • LabelImg：支持正矩形标注，标注结果默认保存为PASCAL VOC格式的xml文件
  • LabelMe：支持多边形标注（默认），同时还支持正矩形、点、线、圆的标注，标注结果默认保存为json文件

Note 1：LabelImg会解析jpeg文件的exif元信息，导致图像自动旋转。此问题将在后面内容中提及

Note 2：LabelMe会将标注图像的数据保存在json文件中，字段为imageData。对于此数据的解析将在后面内容中提及

标注规范

刚开始和标注公司打交道，遇到了很多的问题，感觉自己还是太naive，把所有的条件都想像的太理想了，导致前期的数据处理阶段遇到了很多的小麻烦。小结一下请别人进行标注时需要注意的事项（默认标注的是正矩形框）

  • 标注前：需要让标注公司清楚的地方
    1. 标注文件的编码格式：utf-8
    2. 标注图像的格式：不推荐使用Jpeg格式（后续会提及），最好使用Png格式（自己可以先进行图像格式转换，再交给标注公司）
    3. 标注的工具：LabelImg还是LabelMe
    4. 标注文件保存规范：和对应的标注图像保存在同一目录下即可
    5. 标注的内容：自己给出示例，写清楚标注目标和对应标签，写清楚标注目标的标注范围
  • 标注后：后处理需要注意的地方
    1. xmin/ymin/xmax/ymax：进行标框时，除了保存左上-右下的坐标外，还有可能保存的是左下-右上、右下- 左上、右上-左下的坐标，所以需要额外代码处理
    2. 标注框是否符合标准：对标注目标有范围要求，比如小目标标注不要超出大目标标注的范围，有可能会标错，需要额外代码判断
    3. 图像是否标注：实际上还会发生有些图像没有标注的情况

关于Jpeg格式图像

问题

在实践过程中发现有些jpeg图像会在LabelImg中自动翻转90度

解析

在网上查过资料后发现是由于EXIF元数据的关系，参考Jpeg图片旋转和Exif方向

带方向传感器的数码相机允许自动旋转肖像图像。不幸的是，对此功能的支持并不普遍或一致地应用

尝试了多种方式打开图像，发现确实没有普遍支持

  • 支持
    1. LabelImg
    2. VSCode
  • 不支持
    1. Ubuntu 18.04自带图像查看工具
    2. OpenCV cv2.imread
    3. LabelMe

解决

可以使用工具exiftran解析该属性，或者直接使用OpenCV将JPEG图像转换为PNG图像即可（这样所见即所得）

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