更换文档检测模型
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@@ -0,0 +1,279 @@
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简体中文 | [English](DetAnnoTools_en.md)
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# 目标检测标注工具
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## 目录
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[LabelMe](#LabelMe)
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* [使用说明](#使用说明)
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* [安装](#LabelMe安装)
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* [图片标注过程](#LabelMe图片标注过程)
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* [标注格式](#LabelMe标注格式)
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* [导出数据格式](#LabelMe导出数据格式)
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* [格式转化总结](#格式转化总结)
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* [标注文件(json)-->VOC](#标注文件(json)-->VOC数据集)
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* [标注文件(json)-->COCO](#标注文件(json)-->COCO数据集)
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[LabelImg](#LabelImg)
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* [使用说明](#使用说明)
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* [LabelImg安装](#LabelImg安装)
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* [安装注意事项](#安装注意事项)
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* [图片标注过程](#LabelImg图片标注过程)
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* [标注格式](#LabelImg标注格式)
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* [导出数据格式](#LabelImg导出数据格式)
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* [格式转换注意事项](#格式转换注意事项)
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## [LabelMe](https://github.com/wkentaro/labelme)
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### 使用说明
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#### LabelMe安装
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具体安装操作请参考[LabelMe官方教程](https://github.com/wkentaro/labelme)中的Installation
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<details>
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<summary><b> Ubuntu</b></summary>
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```
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sudo apt-get install labelme
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# or
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sudo pip3 install labelme
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# or install standalone executable from:
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# https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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```
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</details>
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<details>
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<summary><b> macOS</b></summary>
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```
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brew install pyqt # maybe pyqt5
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pip install labelme
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# or
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brew install wkentaro/labelme/labelme # command line interface
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# brew install --cask wkentaro/labelme/labelme # app
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# or install standalone executable/app from:
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# https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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```
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</details>
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推荐使用Anaconda的安装方式
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```
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conda create –name=labelme python=3
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conda activate labelme
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pip install pyqt5
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pip install labelme
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```
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#### LabelMe图片标注过程
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启动labelme后，选择图片文件或者图片所在文件夹
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左侧编辑栏选择`create polygons` 绘制标注区域如下图所示（右击图像区域可以选择不同的标注形状），绘制好区域后按下回车，弹出新的框填入标注区域对应的标签，如：people
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左侧菜单栏点击保存，生成`json`形式的**标注文件**
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### LabelMe标注格式
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#### LabelMe导出数据格式
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```
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#生成标注文件
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png/jpeg/jpg-->labelme标注-->json
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```
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#### 格式转化总结
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```
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#标注文件转化为VOC数据集格式
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json-->labelme2voc.py-->VOC数据集
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#标注文件转化为COCO数据集格式
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json-->labelme2coco.py-->COCO数据集
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```
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#### 标注文件(json)-->VOC数据集
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使用[官方给出的labelme2voc.py](https://github.com/wkentaro/labelme/blob/main/examples/bbox_detection/labelme2voc.py)这份脚本
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下载该脚本，在命令行中使用
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```Te
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python labelme2voc.py data_annotated(标注文件所在文件夹) data_dataset_voc(输出文件夹) --labels labels.txt
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```
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运行后，在指定的输出文件夹中会如下的目录
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```
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# It generates:
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# - data_dataset_voc/JPEGImages
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# - data_dataset_voc/Annotations
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# - data_dataset_voc/AnnotationsVisualization
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```
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#### 标注文件(json)-->COCO数据集
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使用[PaddleDetection提供的x2coco.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/tools/x2coco.py) 将labelme标注的数据转换为COCO数据集形式
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```bash
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python tools/x2coco.py \
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--dataset_type labelme \
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--json_input_dir ./labelme_annos/ \
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--image_input_dir ./labelme_imgs/ \
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--output_dir ./cocome/ \
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--train_proportion 0.8 \
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--val_proportion 0.2 \
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--test_proportion 0.0
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```
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用户数据集转成COCO数据后目录结构如下（注意数据集中路径名、文件名尽量不要使用中文，避免中文编码问题导致出错）：
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```
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dataset/xxx/
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├── annotations
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│ ├── train.json # coco数据的标注文件
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│ ├── valid.json # coco数据的标注文件
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├── images
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│ ├── xxx1.jpg
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│ ├── xxx2.jpg
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│ ├── xxx3.jpg
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│ | ...
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...
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```
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## [LabelImg](https://github.com/tzutalin/labelImg)
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### 使用说明
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#### LabelImg安装
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安装操作请参考[LabelImg官方教程](https://github.com/tzutalin/labelImg)
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<details>
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<summary><b> Ubuntu</b></summary>
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```
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sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
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sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt
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make qt5py3
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python3 labelImg.py
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python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
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```
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</details>
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<details>
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<summary><b>macOS</b></summary>
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```
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brew install qt # Install qt-5.x.x by Homebrew
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brew install libxml2
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or using pip
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pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip
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make qt5py3
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python3 labelImg.py
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python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
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```
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</details>
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推荐使用Anaconda的安装方式
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首先下载并进入 [labelImg](https://github.com/tzutalin/labelImg#labelimg) 的目录
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```
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conda install pyqt=5
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conda install -c anaconda lxml
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pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
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python labelImg.py
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python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
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```
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#### 安装注意事项
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以Anaconda安装方式为例，比Labelme配置要麻烦一些
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启动方式是通过python运行脚本`python labelImg.py <图片路径>`
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#### LabelImg图片标注过程
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启动labelImg后，选择图片文件或者图片所在文件夹
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左侧编辑栏选择`创建区块` 绘制标注区，在弹出新的框选择对应的标签
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左侧菜单栏点击保存，可以选择VOC/YOLO/CreateML三种类型的标注文件
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### LabelImg标注格式
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#### LabelImg导出数据格式
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```
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#生成标注文件
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png/jpeg/jpg-->labelImg标注-->xml/txt/json
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#### 格式转换注意事项
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**PaddleDetection支持VOC或COCO格式的数据**，经LabelImg标注导出后的标注文件，需要修改为**VOC或COCO格式**，调整说明可以参考[准备训练数据](./PrepareDataSet.md#%E5%87%86%E5%A4%87%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%95%B0%E6%8D%AE)
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