用于创建 AI 训练数据集(2D 和 3D)的基于 Web 的标记工具。该工具是在自动驾驶研究的背景下开发的。它支持图像(.jpg 或 .png)和点云(.pcd)。它是一个使用React、 Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。
主要标注工具主要包括两种:
1.位图图像标注工具
2.PCD 点云标注工具
程序支持windows,linux等系统;支持docker,源码等部署。
本篇介绍在windows下源码运行,环境准备:node14.x
1.安装依赖:Meteor
npm install -g meteor
ps:因网络问题,安装过程可能会很虐心,坚持住/另辟蹊径。
2.下载源代码
git clone https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor.git
克隆有难度可以直接下载zip包到本地,然后进行解压。
3.安装依赖
cd semantic-segmentation-editor
meteor npm install
ps:受网络影响,安装过程可能会比较不友好,需耐心或者自己想办法。
4.修改配置
打开settings.json配置文件,修改images-folder属性:位图图像和pcd文件的根目录;internal-folder:点云二进制分割数据或3d点云文件。
检查Meteor 环境变量以配置应用程序(MONGO_URL、DISABLE_WEBSOCKETS...)
settings.json
{
"configuration": {
"images-folder": "d:\images", // 图片和pcd(点云)文件的根目录
"internal-folder": "d:\pointcloud_data" // Segmentation data (only 3D) will be stored in this folder
},
// The different sets of classes available in the tool
// For object classes, only the 'label' field is mandatory
// The icon field can be set with an icon from the mdi-material-ui package
"sets-of-classes": [
{
"name": "Cityscapes", "objects": [
{"label": "VOID", "color": "#CFCFCF"},
{"label": "Road", "color": "#804080", "icon": "Road"},
{"label": "Sidewalk", "color": "#F423E8", "icon": "NaturePeople"},
{"label": "Parking", "color": "#FAAAA0", "icon": "Parking"},
{"label": "Rail Track", "color": "#E6968C", "icon": "Train"},
{"label": "Person", "color": "#DC143C", "icon": "Walk"},
{"label": "Rider", "color": "#FF0000", "icon": "Motorbike"},
{"label": "Car", "color": "#0000E8", "icon": "Car"}
},
{ ... }
]
}
5.启动服务
meteor npm start
运行成功后,打开浏览器,输入url地址:http://localhost:3000,即可进入标注工具。
1.使用位图图像标注工具,主要包括:
多边形绘图工具 (P)
魔法工具 (A)
操作工具 (Alt)
切割/扩张工具 (C)
连续多边形工具 (F)
2.使用点云编辑器
PCD 支持
暂无
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