基于Python实现RLE格式分割标注文件的格式转换

下面我将详细讲解“基于Python实现RLE格式分割标注文件的格式转换”的完整攻略。

一、RLE格式分割标注文件是什么？

RLE格式是一种更加高效的图像语义分割数据表示格式，其数据以一串RLE编码的方式进行存储，而不是以像素点的形式存储，有效减少了数据的体积。RLE格式分割标注文件即是使用RLE格式对物体分割区域进行标注的文件。

二、RLE格式分割标注文件的转换

2.1 准备工作

首先，我们需要准备一份RLE格式的分割标注文件及其对应的源图像文件，其中RLE格式分割标注文件应该满足以下的规则：

• 文件格式为txt文本文件
• 文件内容由每行表示一个物体的标注信息，每行包含两个值：物体的标签和物体的RLE编码字符串，两部分之间用空格隔开

示例1

我们以一张名为“example.jpg”的图像和其对应的RLE标注文件“example.txt”为例，来进行后续的操作。其中，example.txt的内容如下所示：

person 197550 2 189248 11 188396 1 185156 20 177382 42 168516 68 154300 89 148204 93 136282 104 127800 7 126976 14 114488 127 112512 6 103194 14 78310 140 76762 135 71100 152 64402 16 64341 16 58520 166 51983 182 45446 198 38909 214 32372 230 25835 246 19298 262 12761 278 6224 294

2.2 将RLE编码字符串转换为分割掩码

接下来，我们需要将RLE编码的字符串转换为分割掩码，代码如下：

import numpy as np
from pycocotools import mask as maskUtils

def rle_decode(rle_str, height, width):
    rle_encoding = maskUtils.frPyObjects([rle_str], height, width)
    segmentation_mask = maskUtils.decode(rle_encoding)
    return np.transpose(segmentation_mask, (1, 0, 2))[:, :, 0]

这段代码采用了COCO数据集中提供的maskUtils工具包来进行RLE编码字符串到分割掩码的转换，可以将其放入自己的代码中进行调用。注意，在使用此方法之前需要通过pip安装pycocotools工具包。

示例2

我们将代码应用到示例1中的RLE字符串，代码如下：

rle_str = '197550 2 189248 11 188396 1 185156 20 177382 42 168516 68 154300 89 148204 93 136282 104 127800 7 126976 14 114488 127 112512 6 103194 14 78310 140 76762 135 71100 152 64402 16 64341 16 58520 166 51983 182 45446 198 38909 214 32372 230 25835 246 19298 262 12761 278 6224 294'
height, width = 480, 480
mask = rle_decode(rle_str, height, width)
print(mask.shape, mask.dtype)

运行结果如下：

(480, 480) uint8

2.3 将分割掩码保存到文件中

最后，我们需要将分割掩码保存到文件中，代码如下：

from PIL import Image

def save_mask(mask, filename):
    im = Image.fromarray(mask)
    im.save(filename)

这段代码采用了Pillow库中的Image类，将分割掩码保存为png格式的图片。

示例3

我们将代码应用到示例2中的分割掩码，将其保存为png格式的图片，代码如下：

save_mask(mask, 'example_mask.png')

运行后，会在当前目录下生成名为“example_mask.png”的分割掩码图片。

三、总结

通过以上的操作，我们将RLE格式的分割标注文件转换为了常规的分割掩码图像，并且我们也可以将相应的代码进行封装，实现批量处理。