基于labelme的卫星影像中养殖塘标注流程.docx

基于 labelme 的卫星影像中养殖塘标注流程 在基于 labelme 的卫星影像中养殖塘标注流程中，主要涉及到三个步骤：环境搭建、数据预处理和标注流程。 环境搭建 在环境搭建中，首先需要安装 Anaconda，然后创建虚拟环境，推荐使用 Python 3.0 以上版本。接着，激活虚拟环境，安装 PyQt 和 labelme。使用以下命令可以实现： 1. conda create -n biaozhu python=3.6 2. conda activate biaozhu 3. pip install pyqt 4. pip install labelme 数据预处理 在数据预处理中，使用 Adobe Photoshop（ps）打开 tif 格式的卫星图像，并使用 Google Eearth（GE）打开对应的 kml 格式文件。然后，点击 ps 菜单栏中图像，选择自动对比度，以使图像更清晰地显示。接着，根据 GE 显示的图像调整 ps 中图像的方向，例如水平/上下翻转。 标注流程 在标注流程中，使用 labelme 标注养殖塘的流程。打开图像，点击菜单栏中 Creat Polygons（创建多边形），在图像中使用鼠标左击标记出感兴趣区域多个关键点。将最后一个标记点与第一个标记点相连得到感兴趣区域。如果在标注过程错误地标记关键点，鼠标右击，选择Undo last point。另外，对已经标注好的多边形感兴趣区域，也可以添加或者删除关键点。 标注结束后，点击菜单栏中 Save 按钮，得到 json 格式的文件。然后，在终端中，cd 到 json 格式文件所在目录，输入命令 labelme_json_to_dataset 文件名.json，得到一个文件夹。文件夹中有 4 个文件：原始图像、记录标签名的 txt 文件、标注区域与原始图像重叠效果图、仅包含标注区域的图像。 标注结果可视化 在标注结果可视化中，可以使用 labelme_json_to_dataset tools 将标注结果可视化。例如，可以生成原始图像、原图像与标注重合效果、标注结果图等。 基于 labelme 的卫星影像中养殖塘标注流程主要涉及到环境搭建、数据预处理和标注流程三个步骤。通过这三个步骤，可以实现卫星影像中养殖塘的标注和可视化。