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大多数计算机视觉任务(如分类、分割或检测)的第一步是为您的问题集准备自定义数据。创建标签数据有多种方式；一种这样的方法是注释。
注释技术在图像中手动创建区域并分配标签。
为了简单起见，我们将使用两个工具像素注释工具和微软 VoTT。你可以阅读更多关于这个工具，像素和微软 VoTT 。
【macOS 的安装。
git clone [https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool](https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool)
然后使用brew 更新 brew 更新。
接下来，你需要安装一个跨平台的应用开发框架，比如 qt。
brew install qt
像素注释工具使用分水岭算法进行图像分割。
读者可以使用此链接详细阅读关于分水岭算法的更多信息。
brew install opencv
在已经安装了 Mac curl 的情况下，你可以通过在终端中键入 curl -V 来检查它。
会出现类似这样的东西，否则用 brew 安装 curl。
brew install curl
像素标注工具没有拿出 。dmg 文件或者图形界面，所以需要通过 build 把源代码转换成独立的形式。
cd PixelAnnotationTool
在这个目录中创建构建
mkdir build
cd build
接下来，在内部构建中使用以下命令:
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=$CONFIG -DDISABLE_MAINTAINER_CFLAGS=off -DCMAKE_PREFIX_PATH=$(brew --prefix qt) -DQMAKE_PATH=$(brew --prefix qt)/bin
最后，
cmake --build .
我们已经准备好运行和使用像素注释工具。
转到聚光灯，搜索像素注释工具。
像素注释工具
转到左上方的文件选项，选择打开目录。
在右上方，查看所有文件名。
选择一张图片，比如 'Sachin.jpg.'
去左边的颜色面板选择任何颜色，让我设置天空。
将光标移至人物(Sachin)周围。
然后选择另一种颜色，比如说*“ROI 外”,然后*将光标移至整个区域，除了一个人。
然后点击左下角的分水岭选项，按 Command + S 保存图像。
最后，你会得到这个面具。
结果
投入
输出
该遮罩用作任何对象检测模型的输入。
MAC OS 的安装。
与像素注释工具不同，VoTT 附带了 D isk 图像(dmg)文件。
- 您可以从下面的链接https://github . com/Microsoft/VoTT/releases/download/v 2 . 1 . 0/VoTT-2 . 1 . 0-Darwin . dmg下载并安装该工具。
- 去聚光灯下搜索 VoTT 和 launch。
工具显示如下。
- 点击新项目
- 填写显示名称，比如我的板球运动员。
- 添加源连接，点击将弹出一个屏幕，如下所示
- 如果要注释的文件在便携式计算机上，请在提供程序中选择本地文件系统。
- 选择图片所在的文件夹，点击“保存连接”
- 一旦保存，类似下面的东西会出现，从源连接下拉选择'板球'，这是我们已经创建的。
- 接下来，转到目标连接并添加一个连接。
与源相同，对于目标选择板球运动员 _ 注释。
- 在底部，会有标签。
输入你想要的标签，在我们的例子中是板球运动员。
- 保存项目
将出现与此类似的屏幕。
- 在左侧面板中，您会看到一个箭头标记(第四行)，单击它将出现下面的屏幕。
从提供者下拉菜单中，选择 Pascal VOC 并输入“保存导出设置”
在玩家周围创建一个框，从右边选择标签，然后从顶部的保存选项保存它。
- 对文件夹中的所有图像重复此过程。完成后，我们需要导出输出。
- 在图像的顶部，有一个导出项目选项。
导出后，转到该文件夹。
在这篇博客中，我们学习了如何创建一个用于对象检测和分割的数据集。接下来，我将通过转换这个面具到多边形坐标，注释。
在前面提供的目标位置创建一个目录 Cricketers-PascalVOC-export。
尽情享受吧！