物体检测标注的小工具 - 在Python下使用OpenCV的技巧教程与典型应用案例

6.4.3 代码：物体检测标注的小工具

基于上面两小节的基本使用，就能和OpenCV的基本绘图功能就能实现一个超级简单的物体框标注小工具了。基本思路是对要标注的图像建立一个窗口循环，然后每次循环的时候对图像进行一次拷贝。鼠标在画面上画框的操作，以及已经画好的框的相关信息在全局变量中保存，并且在每个循环中根据这些信息，在拷贝的图像上再画一遍，然后显示这份拷贝的图像。

基于这种实现思路，使用上我们采用一个尽量简化的设计：

- 输入是一个文件夹，下面包含了所有要标注物体框的图片。如果图片中标注了物体，则生成一个相同名称加额外后缀名的文件保存标注信息。

- 标注的方式是按下鼠标左键选择物体框的左上角，松开鼠标左键选择物体框的右下角，鼠标右键删除上一个标注好的物体框。所有待标注物体的类别，和标注框颜色由用户自定义，如果没有定义则默认只标注一种物体，定义该物体名称叫“Object”。

- 方向键的←和→用来遍历图片，↑和↓用来选择当前要标注的物体，Delete键删除一张图片和对应的标注信息。

每张图片的标注信息，以及自定义标注物体和颜色的信息，用一个元组表示，第一个元素是物体名字，第二个元素是代表BGR颜色的tuple或者是代表标注框坐标的元组。对于这种并不复杂复杂的数据结构，我们直接利用Python的repr()函数，把数据结构保存成机器可读的字符串放到文件里，读取的时候用eval()函数就能直接获得数据。这样的方便之处在于不需要单独写个格式解析器。如果需要可以在此基础上再编写一个转换工具就能够转换成常见的Pascal VOC的标注格式或是其他的自定义格式。

在这些思路和设计下，我们定义标注信息文件的格式的例子如下：
('Hill', ((221, 163), (741, 291)))
('Horse', ((465, 430), (613, 570)))

元组中第一项是物体名称，第二项是标注框左上角和右下角的坐标。这里之所以不把标注信息的数据直接用pickle保存，是因为数据本身不会很复杂，直接保存还有更好的可读性。自定义标注物体和对应标注框颜色的格式也类似，不过更简单些，因为括号可以不写，具体如下：

'Horse', (255, 255, 0)
'Hill', (0, 255, 255)
'DiaoSi', (0, 0, 255)

第一项是物体名称，第二项是物体框的颜色。使用的时候把自己定义好的内容放到一个文本里，然后保存成和待标注文件夹同名，后缀名为labels的文件。比如我们在一个叫samples的文件夹下放上一些草原的照片，然后自定义一个samples.labels的文本文件。把上段代码的内容放进去，就定义了小山头的框为黄色，骏马的框为青色，以及红色的屌丝。基于以上，标注小工具的代码如下：
import os
import cv2

# tkinter是Python内置的简单GUI库，实现一些比如打开文件夹，确认删除等操作十分方便
from tkFileDialog import askdirectory
from tkMessageBox import askyesno

# 定义标注窗口的默认名称
WINDOW_NAME = 'Simple Bounding Box Labeling Tool'

# 定义画面刷新的大概帧率（是否能达到取决于电脑性能）
FPS = 24

# 定义支持的图像格式
SUPPOTED_FORMATS = ['jpg', 'jpeg', 'png']

# 定义默认物体框的名字为Object，颜色蓝色，当没有用户自定义物体时用默认物体
DEFAULT_COLOR = {'Object': (255, 0, 0)}

# 定义灰色，用于信息显示的背景和未定义物体框的显示
COLOR_GRAY = (192, 192, 192)

# 在图像下方多出BAR_HEIGHT这么多像素的区域用于显示文件名和当前标注物体等信息
BAR_HEIGHT = 16