前言

标注语义分割图，可以使用labelme画polygon保存为json文件后进行转换，最后得到可以用来训练的语义分割图。反过来呢，如何从转换完的语义分割图得到json文件，就像目标检测一样，将目标预标注一下，然后再用labelImg等对目标做精细调整。起初使用opencv的findContours来对语义分割的二值图做处理，得到相应的边界，但当物体变多之后，两个相邻的物体的边界处理又有了问题，边界点设置多一些会增加调整的难度，减少一些又会出现不连续问题。
既然语义分割图训练并不是用的json，为何不直接对语义分割图做调整？如下。

使用说明

OpenDir 打开选择input文件夹 --> 图像上右键选择 Create Polygons（创建多边形）或Create Rectangle（创建矩形） -->框出需要编辑的区域–>右键，选择Edit Polygons–>右键，选择Edit Label–>选择更改后的标签，并确认 -->确认无误可继续下一个区域的标注，若有问题，可选择mask_back进行回退重新标注

windows程序可以按照原版labelme的生成方式进行生成

labelme-mask

github地址

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