如何使用ISAT_with_segment_anything-master进行半自动的数据标注+小车yolo循迹

参考：b站up主开源代码，直接在本站搜索“ISAT_with_segment_anything-master”即可找到开源代码，截图如下：你如果直接使用了作者的开源代码，那么在这个开源代码运行之后会得到如下的界面：你需要打开里面的main.py文件夹，运行它得到如下的界面：在这样的界面里面点击模型，你可以找到你想要下载的模型SAM(这个模型就是用于快速标注的模型)，值得注意的是模型的大小是需要选择

晟800

1155人浏览 · 2025-02-06 15:52:39

晟800 · 2025-02-06 15:52:39 发布

第一步需要下载这样的文件

参考：b站up主开源代码，直接在本站搜索“ISAT_with_segment_anything-master”即可找到开源代码，截图如下：

第二步下载好权重文件

你如果直接使用了作者的开源代码，那么在这个开源代码运行之后会得到如下的界面：

你需要打开里面的main.py文件夹，运行它得到如下的界面：

在这样的界面里面点击模型，你可以找到你想要下载的模型SAM(这个模型就是用于快速标注的模型)，值得注意的是模型的大小是需要选择的，这个取决于你的电脑性能，像我的电脑只能选择最小的模型，其需要的显存为2G(所以这个方式是需要GPU的)，结果如下（模型管理可以下载模型，下载之后可以在SAM当中选择你所下载的模型），如下：

选择需要的模型：

第三步标注

1.需要增加标注的标签以及数据集的来源标注保存地址，其分别在文件这个按键当中，进行选择（请多尝试几遍即可）

2.完成模型的装载以及数据集路径定义之后，需要点击形似无限的按键进行标注(现在开始展示标注过程)：

第一步：（数据集文件夹位置选择正确之后便可以看到图片），如下：

第二步：根据需要标志目标以及标签，选择左侧标签然后将十字中心移到你需要标注的目标上，注意：鼠标左键表示对此感兴趣，右键表示对此不感兴趣，完成标志之后点击E保存标注，结果如下：

绿点表示感兴趣，蓝点表示不感兴趣，点击E之后进行可以进行调整，同时右侧回显示此时的标注结果：

第三步保存

完成以上所有步骤之后不要忘记保存按键，不然不会保存，保存之后可以在标签文件当中看见如下界面：

当然这个是json的标签，需要转换为txt，这个可以看之后的代码解释的

第四步转换json→txt(适合yolo)

注意你的输出标签是JSON格式，你需要将其转换为txt格式，这样的格式才能够适合yolo训练，针对我的转化代码如下：

代码解释：

1.导入库：

import os
import cv2
import json
import numpy as np

2.定义函数txt_write：

def txt_write(x, img_x, img_y, txt):
    data = x['points']
    n = 1
    for x in data:
        for i in x:
            if n % 2 == 0:
                txt.write(' ' + str(round(i / img_x, 6)))
                n += 1
            else:
                txt.write(' ' + str(round(i / img_y, 6)))
                n += 1
    txt.write('\n')

该函数用于将标注点的坐标转换为YOLO格式的归一化坐标，并写入文本文件。
x：包含点坐标的字典。
img_x和img_y：图像的宽和高，用于归一化坐标。
txt：输出文件对象。

3.定义函数json2txt：

def json2txt(json_path, save_path):
    txt = open(save_path, 'w')
    with open(json_path, "r") as f:
        data = f.read()
    data = json.loads(data)
    img_x = data['imageHeight']
    img_y = data['imageWidth']
    shapes = data['shapes']

    for x in shapes:
        if x['label'] == 'road':
            txt.write('0')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)
        if x['label'] == 'line':
            txt.write('1')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)
        if x['label'] == 'sand':
            txt.write('2')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)
    txt.close()

该函数用于读取JSON文件，提取标注信息，并将其转换为YOLO格式的文本文件。
json_path：输入JSON文件路径。
save_path：输出TXT文件路径。
打开JSON文件并读取数据。
获取图像的宽高。
遍历标注的形状，根据标签（label）写入不同的类别标识（如0、1、2），然后调用txt_write函数写入坐标信息。

json_dir = 'D:\\学习\\个人\\比赛\\智能车\\培训任务\\xx-第三次培训-5.11\\标签\\json\\'
save_dir = 'D:\\学习\\个人\\比赛\\智能车\\培训任务\\xx-第三次培训-5.11\\标签\\txt\\'
files = os.listdir(json_dir)
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
num = 1
for file in files:
    name = file[0:-5]
    json_path = json_dir + '/' + name + '.json'
    save_path = save_dir + '/' + name + '.txt'
    json2txt(json_path, save_path)
    print(num, '/', len(files), ':', name)
    num += 1

指定JSON文件目录和保存TXT文件的目录。
获取JSON文件目录下所有文件的列表。
创建保存TXT文件的目录（如果不存在）。
遍历每个文件，调用json2txt函数进行转换，并打印处理进度。

到此，完成本次设计的标签的转化。

完整代码如下：

import os
import cv2
import json
import numpy as np


def txt_write(x, img_x, img_y, txt):
    data = x['points']
    n = 1
    for x in data:
        for i in x:
            if n % 2 == 0:
                txt.write(' ' + str(round(i / img_x, 6)))
                n += 1
            else:
                txt.write(' ' + str(round(i / img_y, 6)))
                n += 1
    txt.write('\n')


def json2txt(json_path, save_path):
    txt = open(save_path, 'w')
    with open(json_path, "r") as f:
        data = f.read()
    data = json.loads(data)
    img_x = data['imageHeight']
    img_y = data['imageWidth']
    shapes = data['shapes']

    for x in shapes:
        # print(x['label'])
        # 此处面向不同分类，需要改动下面的标签值，如果是多分类，那么需要增加新的if
        # 只是单分类的话，可以直接去掉if，把里面的模块拿出来用

        if x['label'] == 'road':
            txt.write('0')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)
        if x['label'] == 'line':
            txt.write('1')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)

        if x['label'] == 'sand':
            txt.write('2')
            txt_write(x, img_x, img_y, txt)
    txt.close()


# 单文件测试
# save_dir = "/workspace/" #文件路径
# name = 'test'
# save_path = save_dir + name + '.txt' # 也可以是.doc
# json_path = '/json/65161.json'
# json2txt(json_path,save_path)

# 文件夹
json_dir = 'D:\\学习\\个人\\比赛\\智能车\\培训任务\\xx-第三次培训-5.11\\标签\\json\\'
save_dir = 'D:\\学习\\个人\\比赛\\智能车\\培训任务\\xx-第三次培训-5.11\\标签\\txt\\'
files = os.listdir(json_dir)
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
num = 1
for file in files:
    name = file[0:-5]
    json_path = json_dir + '/' + name + '.json'
    save_path = save_dir + '/' + name + '.txt'
    json2txt(json_path, save_path)
    print(num, '/', len(files), ':', name)
    num += 1