图像分割之--mmsegmentation使用

1、构建环境

参考mmsegmentation使用说明：

创建虚拟环境
conda create -n mmsegmentation python=3.8 
进入虚拟环境
conda activate mmsegmentation
安装torch/torchvision
conda install pytorch torchvision -c pytorch 
安装mim
pip install -U openmim
安装mmcv-full ## 注意本地环境的cuda与mmcv-full的版本对应
mim install mmcv-full
linux安装有git+网络畅通，可以直接下载mmsegmentation
git clone -b [version] https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
or 没网的情况 则下载对应的.zip包进行解压
进入mmsegmentation
cd mmsegmentation
pip install -v -e.  or python setup.py develop
如果缺陷包，可以安装requirement.txt里面的对应包
pip install -r requirement.txt

按照上述步骤可搭建完成mmsegmentation的conda基础环境

2、制作数据集

• 搭建labelme环境并标注数据

pip install labelme
然后直接运行labelme
labelme

可以看到如下消息以及对应窗口


按照标记点的方式，标记出对应的object,并给与不同的label（盗个别人的美女图）

• 使用labelme源码中的labelme2voc.py进行数据转换
  （1）新建labels.txt，并在其中添加你的类别，如下，我只有一个类别line ，默认需要添加__ignore__以及_background_两个默认类别
  
  （2）准备如下源码

from __future__ import print_function

import argparse
import glob
import os
import os.path as osp
import sys

import imgviz
import numpy as np

import labelme


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument("input_dir", help="input annotated directory")
    parser.add_argument("output_dir", help="output dataset directory")
    parser.add_argument("--labels", help="labels file", required=True)
    parser.add_argument(
        "--noviz", help="no visualization", action="store_true"
    )
    args = parser.parse_args()

    if osp.exists(args.output_dir):
        print("Output directory already exists:", args.output_dir)
        sys.exit(1)
    os.makedirs(args.output_dir)
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, "JPEGImages"))
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, "SegmentationClass"))
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, "SegmentationClassPNG"))
    if not args.noviz:
        os.makedirs(
            osp.join(args.output_dir, "SegmentationClassVisualization")
        )
    print("Creating dataset:", args.output_dir)

    class_names = []
    class_name_to_id = {}
    for i, line in enumerate(open(args.labels).readlines()):
        class_id = i - 1  # starts with -1
        class_name = line.strip()
        class_name_to_id[class_name] = class_id
        if class_id == -1:
            assert class_name == "__ignore__"
            continue
        elif class_id == 0:
            assert class_name == "_background_"
        class_names.append(class_name)
    class_names = tuple(class_names)
    print("class_names:", class_names)
    out_class_names_file = osp.join(args.output_dir, "class_names.txt")
    with open(out_class_names_file, "w") as f:
        f.writelines("n".join(class_names))
    print("Saved class_names:", out_class_names_file)

    for filename in glob.glob(osp.join(args.input_dir, "*.json")):
        print("Generating dataset from:", filename)

        label_file = labelme.LabelFile(filename=filename)

        base = osp.splitext(osp.basename(filename))[0]
        out_img_file = osp.join(args.output_dir, "JPEGImages", base + ".jpg")
        out_lbl_file = osp.join(
            args.output_dir, "SegmentationClass", base + ".npy"
        )
        out_png_file = osp.join(
            args.output_dir, "SegmentationClassPNG", base + ".png"
        )
        if not args.noviz:
            out_viz_file = osp.join(
                args.output_dir,
                "SegmentationClassVisualization",
                base + ".jpg",
            )

        with open(out_img_file, "wb") as f:
            f.write(label_file.imageData)
        img = labelme.utils.img_data_to_arr(label_file.imageData)

        lbl, _ = labelme.utils.shapes_to_label(
            img_shape=img.shape,
            shapes=label_file.shapes,
            label_name_to_value=class_name_to_id,
        )
        labelme.utils.lblsave(out_png_file, lbl)

        np.save(out_lbl_file, lbl)

        if not args.noviz:
            viz = imgviz.label2rgb(
                lbl,
                imgviz.rgb2gray(img),
                font_size=15,
                label_names=class_names,
                loc="rb",
            )
            imgviz.io.imsave(out_viz_file, viz)


if __name__ == "__main__":
    main()

（3）直接运行labelme2voc.py

python --input_dir [你的标注数据的地址jpg and annotation ] --output_dir [输出的数据] --labels [刚才准备的labels.txt] --novis [是否显示结果图，默认True]

• 输出如下
  JPEGImages----原始图片
  SegmentationClass----npy格式存储的数据
  SegmentationClassPNG----训练所需要的Label数据（annotation）
  SegmentationClassVisualization----原图叠加masks数据的显示图
  class_names.txt----包含所有的label,包含了_background_
  
  以上即准备好了数据
  但是label的数值不是我们通常认知的的1，2，3，4等，可进行适当修改，完成自己的定制需求

3、模型训练

• 选择想要进行试验的模型，下载预训练权重和对应的config
  进入config/segformer里面的README.md ，找到对应的config配置以及对应的权重文件位置
  

• 更改config文件和相应的源码位置
  （1）修改类别数， 类别数=你的类别数+1
  
  （2）更改你的预训练模型地址
  
  （3）配置数据类型+图片和label地址
  
  

• 配置结果存储路径

• 源码相应更新
  找到mmsegmentation/mmseg/datasets，因我们的数据类型为voc，因此打开voc.py，修改其中的CLASSES为你的类别名称，PALETTE为为每个类别对应的颜色
  
  进入mmsegmentation/mmseg/core/evaluation中，找到class_names.py，更改voc_classes函数中的类别为自己数据集的类别，防止在评估阶段出错
  

• 训练模型

cd mmsegmentation
CUDA_VISIBLE_DEVICES='1,2' bash /tools/dist_train.py [your config] [GPU nums]

4、模型测试

from mmseg.api import init_segmentor,inference_segmentor,show_result_plot
import cv2


config_file = '/data/sdv1/your_config.py'
checkpoint = '/data/sdv1/your_checkpoint.pth'
img_path = '/data/sdv1/you_img.jpg'
model = init_segmentor(config_file, checkpoint,  device='cuda:0')
result = inference_segmentor(mdoel, img_path )
show_result_plot(model,img_path,result,out_file='输出图片地址')

–END–
如有问题，敬请指出

最后

以上就是爱听歌大米为你收集整理的图像分割之--mmsegmentation使用的全部内容，希望文章能够帮你解决图像分割之--mmsegmentation使用所遇到的程序开发问题。

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