rolabelimg dota
时间: 2025-05-20 08:09:48 浏览: 13
### 关于ROLABELIMG工具及其在DOTA数据集中的应用
ROLABELIMG是一款基于Python开发的图形化标注工具,广泛应用于目标检测领域。它支持多种常见的标注格式(如YOLO、Pascal VOC等),并允许用户自定义标签类别[^1]。
对于DOTA数据集而言,其特点是包含大量高分辨率遥感图像以及复杂的旋转矩形标注信息。因此,在使用ROLABELIMG进行标注时需要注意以下几点:
- **支持旋转框标注**:由于DOTA数据集中物体通常呈现任意角度分布,ROLABELIMG提供了专门针对旋转矩形的支持功能,能够满足此类需求。
- **兼容性处理**:如果原始标注文件来自其他平台,则可能需要先将其转换为目标格式再导入到ROLABELIMG中继续编辑。例如,从JSON形式转为TXT形式的过程可以通过脚本实现[^2]。
下面给出一段简单的代码片段展示如何利用Python解析上述提到的那种特定结构化的JSON数据,并最终保存成适合YoloV5使用的纯文本格式:
```python
import json
def convert_to_yolo(json_file, output_dir):
with open(json_file) as f:
data = json.load(f)
img_width = data['imageWidth']
img_height = data['imageHeight']
for shape in data["shapes"]:
label = shape["label"]
points = shape["points"]
x_min, y_min = min(points[0][0], points[1][0]), min(points[0][1], points[1][1])
x_max, y_max = max(points[0][0], points[1][0]), max(points[0][1], points[1][1])
width = abs(x_max - x_min)
height = abs(y_max - y_min)
center_x = ((x_min + x_max)/2) / img_width
center_y = ((y_min + y_max)/2) / img_height
norm_w = width / img_width
norm_h = height / img_height
line = "{} {:.6f} {:.6f} {:.6f} {:.6f}\n".format(label, center_x, center_y, norm_w, norm_h)
file_name = data['imagePath'].split('.')[0]+'.txt'
with open(output_dir+'/'+file_name,'a')as out_f:
out_f.write(line)
convert_to_yolo('example.json', './labels')
```
此段程序实现了基本的功能逻辑,即读取输入json文档内的形状参数计算中心坐标与宽高等属性值之后写入对应的.txt文件当中去。
此外,《GeoChat: Grounded Large Vision-Language Model for Remote Sensing》一文中也提到了关于地理空间对象理解方面的工作进展,虽然主要聚焦于自然语言模型结合视觉特征提取技术上,但对于涉及大规模遥感影像分析任务同样具有借鉴意义[^4]。
最后提醒一下,在实际操作过程中还需要考虑更多细节问题比如异常情况捕获机制设置等等。
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