geolabel-maker

此工具提供以帮助您进行地理空间人工智能的数据准备。

使用geolabel-maker，您将能够将卫星或航空影像与矢量空间数据相结合，创建您自己的真实数据集。此Python包可以生成适合深度学习模型的最终数据集，格式为COCO格式。

它旨在连接以下4个必需步骤

1. 从几何和栅格文件创建标签；
2. 制作虚拟栅格文件以组合图像和标签；
3. 分割图像和标签虚拟文件以创建瓦片；
4. 为特定缩放级别创建COCO格式的注释JSON文件。

安装

要求

• Python 3.6
• GDAL

GDAL

作为一个特殊情况，GDAL不包括在setup.py文件中。

对于Ubuntu发行版，需要以下操作来安装此程序

sudo apt-get install libgdal-dev
sudo apt-get install python3-gdal

可以通过以下方式验证GDAL版本

gdal-config --version

之后，一个简单的 pip install gdal（或 conda install gdal）可能就足够了，然而根据我们自己的经验，在Ubuntu上并不适用。必须找到与系统GDAL相对应的Python GDAL。

pip install --global-option=build_ext --global-option="-I/usr/include/gdal" GDAL==`gdal-config --version`
python3 -c "import osgeo;print(osgeo.__version__)"

对于其他操作系统，请访问GDAL安装文档。

使用pip安装

pip install geolabel-maker

使用方法

输入

示例数据集位于 data/ 文件夹中。有关更多信息，请参阅 示例 段落。

要创建符合COCO格式的标签和注释，您需要以下内容：

• IMG：包含要标注图像的文件夹的路径
• CATEGORIES：一个JSON文件，其中包含每个的唯一ID，期望的类别描述（包括矢量标签文件的路径）以及RGB三元组颜色。
• TILES：用于记录瓦片（256x256像素图像）的文件夹

类别文件的示例

{
    "category_1": {
        "id": 1,
        "file": "path to your category_1 vector file",
        "color": [150, 0, 0]
    },
    "category_2": {
        "id": 2,
        "file": "path to your category_2 vector file",
        "color": [255, 255, 255]
    }
}

支持格式

我们使用基于GDAL驱动的包。

• 对于图像，请参阅 栅格格式
  • GeoTIFF,
  • JPEG2000,
  • ASCII Grid,
  • 等等
• 对于几何形状，请参阅fiona包的支持的驱动程序
  • ESRI Shapefile,
  • GeoJSON,
  • GPKG,
  • 等等

使用命令行界面

提供了一个命令行界面，有5个可用的操作（make_labels，make_rasters，make_tiles，make_annotations和make_all）。

逐步命令

1. 从几何形状和栅格文件创建标签

geolabels make_labels IMG CATEGORIES

2. 创建虚拟栅格文件以组合图像和标签

geolabels make_rasters IMG

3. 通过创建瓦片来分割图像和标签虚拟文件

geolabels make_tiles IMG_VRT LABEL_VRT TILES

4. 为特定缩放级别创建COCO格式的注释JSON文件

geolabels make_annotations TILES CATEGORIES

选项

• --zoom，缩放级别

全局命令

要运行完整过程以获取COCO格式的地面实况，请使用以下命令：

geolabels make_all IMG TILES CATEGORIES

选项

• --zoom，缩放级别

在Python代码中导入包

from geolabel_maker import geolabels

# Create labels from geometries and raster files
geolabels.make_labels(img, categories)
# Make virtual raster files to combine images and labels
images_vrt, labels_vrt = geolabels.make_rasters(img)
# Split image and label virtual files creating tiles
geolabels.make_tiles(images_vrt, labels_vrt, tiles)
# Create an annotation JSON file in the COCO format
geolabels.make_annotations(tiles, categories)

# OR
# Run the full process
geolabels.make_all(img, tiles, categories)

示例

data/ 文件夹包含来自里昂的几何形状（向量化），在https://data.grandlyon.com网站上作为开放数据发布。它还包含一个描述用于创建标签的类别的JSON文件示例。

此文件夹不包含图像，因为此类文件太大，无法在GitHub上支持。要遵循我们的示例，请下载这两个文件并将它们放入文件夹 data/rasters/

• 1843_5173_08_CC46.tif
• 1844_5173_08_CC46.tif

笔记本

一些Jupyter笔记本（法语）可供使用

• Use_geolabel_maker.ipynb 解释了构建地面实况的过程。
• Check_coco_annotations.ipynb 允许您探索最终的注释文件。

对于开发者

从源代码安装

git clone URL
cd geolabel-maker
pip install -e .

预提交和代码检查

• 安装预提交 并运行 pre-commit install 以在提交前进行检查。

• 当您想强制在所有文件上执行预提交时

pre-commit run --all-files

致谢

我们衷心感谢那些帮助启动此项目的人的贡献，包括那些进行软件beta测试、提供反馈、改进代码依赖以支持此版本或以其他方式支持项目的人。

特别感谢 Lucie Camanez 在实习期间启动此项目。

我们还感谢 Adam Kelly 的帮助，他的工作有助于我们开发此工具。