COCO_02 二值分割数据集制作为COCO数据集

Posted 2023-02-14 LiQiang33

文章目录

• 1 前言
• • 2 分割数据集格式
  • • 2.1 原始图像
    • 2.2 分割标注
    • 2.3 文件名信息
• 3 制作COCO格式基本流程
• 4 根据分割标注制作COCO标注（核心）
• Main

1 前言

最近要开始实例分割任务，由于实例分割是建立再目标检测基础之上的，因此需要制作能用于目标检测的数据集，选择通用的COCO格式数据集进行制作，COCO目标检测数据集简单介绍https://blog.csdn.net/qq_44776065/article/details/128695821，我们基于上述文章进行制作

2 分割数据集格式

分割数据集基本框架如图所示

单个病人由原图images和两个不同标签mask_0与mask_1组成，每个IMG组成一个文件夹作为一个样例

2.1 原始图像

• 单个样例images中的原始图片

• 单个样例由二维的切片序列组成，且具有三维空间连续性：

2.2 分割标注

标注部分如图所示，类似于二值图像，白色前景的像素值为255，黑色背景的像素值为0

2.3 文件名信息

每个样例文件夹下的文件名均为P1_1_IMG002_frame032.png组成，其中：

• P1_1_IMG002为样例信息
• frame032为顺序信息，用于图片的ID

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3 制作COCO格式基本流程

制作原则：单个IMG制作一个标注文件，作为一个样例

根据输入图片的格式，制作的基本步骤为：

1. 首先制作images中的内容，保存图片的基本信息，file_name的值需要采用相对于数据集根路径的文件名，id为frame + 1000其中的1000来标记图片信息与P1_1_IMG002中的第二个1对齐，其属于某类文件，因为其文件个数不会超过999（数据集特性）
2. 制作categories中的内容，这部分类是规定好的，直接指定ID和Name即可
3. 制作annotations中的内容，这部分是核心内容，section4具体介绍；其基本思想就是提取标注的外轮廓，从而获取外接矩形信息，轮廓信息，面积信息

Code:

准备全局信息

annotations = 
    "images": [],
    "annotations": [],
    "categories": [
        "id": 1, "name": "cerebral",
        "id": 2, "name": "stent"
    ]

制作单个标注图像

def write_single_slice_anno(image_path, category=1):
    """
    根据单个图片的路径, 读取图片并制作annotations.json中的信息
    params: image_path文件的绝对路径, example: r"D:OCT_Dataset_Project/dataset/dataset_stent/P1_1_IMG002/images/P1_1_IMG002_frame032.png"
    params: category两种不同的标注
    """
    # 1. 制作images

    # 获取image_id 与 IMG信息
    _, filename = os.path.split(image_path)
    image_id = int(filename[-7:-4]) + 1000  # 1021 表示术后
    filename_dir = filename[0: -13]

    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 由于两类图片的类型一致, 只写入一次images信息
    if category == 1:
        file_name = f"filename_dir/filename"
        height = image.shape[0]
        width = image.shape[1]
        
        annotations["images"].append(
            "file_name": file_name,
            "id": image_id,
            "height": height,
            "width": width
        )


    # 2 制作annotations
    # 第1类数据只有一个连通区域, 2类数据分别取出不同目标的连通区域
    if category == 1:
        imgs = [image]
    else:
        imgs = get_single_mask_from_image(image)

    # 对多个连通区域进行处理, 共同属于P1_1_IMG002_frame032的标注
    for img in imgs:

        # 使用全局变量ANNOTATION_NUMS, 作为标注的ID, 单个病人从1开始向后排
        global ANNOTATION_NUMS    
        ANNOTATION_NUMS += 1   # 更新ANNO_NUM, 标注的ID

        # 获取bbox, area, seg信息, seg为polygon
        bbox, area, seg = get_annotation_from_single_image(img, filename=image_path)
        annotations["annotations"].append(
            "segmentation": [seg],      # 这里物体是一体的，是二维数组 [[1, 2, ....]]
            "area": area,
            "bbox": bbox,    # 一维数组
            "iscrowd": 0,
            "image_id": image_id,
            "category_id": category,
            "id": ANNOTATION_NUMS
        )

制作整个样例

def write_patient_IMG_anno(dataset_root, patient_img_dir):
    # 用于查找符合patient_img_dir的re_str_path
    re_path = fr'D:\\Learning\\OCT\\oct-dataset-master\\dataset\\dataset_stent\\patient_img_dir\\masks_0\\patient_img_dir_frame*.png'
    filepaths = glob.glob(re_path)
    
    # 遍历文件路径进行处理
    for filepath in filepaths:
        # 处理第一类标注
        masks_0_filepath = filepath
        write_single_slice_anno(image_path=masks_0_filepath, category=1)

        # 处理第二类标注
        masks_1_filepath = filepath.replace("masks_0", "masks_1")
        write_single_slice_anno(image_path=masks_1_filepath, category=2)

    # 写入json
    json_file = f'dataset_root/patient_img_dir_annotations.json'
    with open(json_file, 'w') as f:
        json.dump(annotations, fp=f)

4 根据分割标注制作COCO标注（核心）

根据二值分割标注制作COCO格式，基本思路：

1. 对标注图像进行阈值化处理，防止出现除0或者255之外的值，本次处理的图像都是8bit，单通道灰度图

2. 对于阈值化处理之后的图像，再对不同类型的标注图像进行处理，category_id=1的图像只允许由一个连通区域（标注特性）；category_id=2的图像有多个连通区域，分别提取这些连通区域，将单个连通区域绘制为单个二值图像后返回

3. 对于阈值处理之后的图像，提取其轮廓，方式为：提取所有轮廓并保留，保留轮廓关键点；关于轮廓提取方式参考：https://blog.csdn.net/weixin_43869605/article/details/119921444

4. 对提取的轮廓获取其最大外接矩形，获取轮廓的面积，将轮廓点转化为coco polygon格式，并返回获取的bbox，area，segmentation信息

Code:

获取连通区域的图片

# 获取连通区域
def get_masks_from_image(stent_image):
    # 提取标签和数目
    num, labels = cv2.connectedComponents(image=stent_image)  # 直接提取图片的连通区域    #num检测的值为2

    # 数目作为类型,保存到字典中
    labels_dict = i: [] for i in range(1, num)     # num多检测了一个

    # 遍历像素点,label像素值在label_dict中, 保存到类型字典的数组中
    for h in range(stent_image.shape[0]):
        for w in range(stent_image.shape[1]):
            if labels[h, w] in labels_dict:
                labels_dict[labels[h, w]].append([h, w])

    # 绘制支架点所在的区域
    imgs = []
    for key in labels_dict:
        # 如何取得拿块区域
        img = np.zeros(stent_image.shape, dtype=np.uint8)
        for point in labels_dict[key]:
            img[point[0], point[1]] = 255
        imgs.append(img)
    # imgs.pop()    # 不知道为什么，图像中数组元素多一个
    return imgs

获取标注信息

# 获取标注信息
def get_annotations_from_single_image(image, filename):

    ## 对图片进行阈值处理
    ret, thresh = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 取轮廓方式  检测所有的轮廓(RETR_TREE), 以只保留重点部分的形式输出轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, mode=cv2.RETR_TREE, method=cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

    # 标注异常检测1: 输出有多个区域的情况，进行检测
    if len(contours) > 2:
        print("contour > 2 :", filename)


    main_contour = contours[1]  # 取第一个轮廓

    # 标注异常检测2: 检测是否有单个点
    if len(main_contour) < 5:
        print("main_contour points is low", filename)

    # 计算最外面的矩形边界
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(main_contour)
    bbox = [float(x), float(y), float(w), float(h)]

    # 计算轮廓的面积
    main_contour_area = cv2.contourArea(main_contour)

    # 取多边形的点,组成segmentation格式
    seg = []
    for pt in main_contour:
        seg.append(float(pt[0][0]))
        seg.append(float(pt[0][1]))

    return bbox, main_contour_area, seg

Main

if __name__ == "__main__":
    dataset_root = '../dataset/dataset_stent_coco'
    # 每个文件单独执行
    # P1_1_IMG002
    write_patient_IMG_anno(dataset_root=dataset_root, patient_img_dir="P1_1_IMG002")   

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参考：

COCO_01 数据集介绍 COCO目标检测分割数据集格式: https://blog.csdn.net/qq_44776065/article/details/128695821

cv2.findContours()： https://blog.csdn.net/weixin_43869605/article/details/119921444

python-opencv 实现连通域处理函数 cv2.connectedComponentsWithStats（）和cv2.connectedComponents（）
https://blog.csdn.net/qq_40784418/article/details/106023288

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