/Remote-Sense-Labelme

Primary LanguagePython

README

需求是，对于高分6的数据，随便一个tiff就是10000*20000左右的影像，用envi打开有明显的延迟卡顿，目前的算法是将影像划分为256*256的正方形，对每个正方形标注对应的类别，如

image

源代码

https://github.com/CarryHJR/Remote-Sense-Labelme

样例数据

https://github.com/CarryHJR/Remote-Sense-Labelme/data

使用方式

样例命令

python main.py --path  data/GF6_WFV_E100.0_N40.2_20190126_L1A1119842986-3.jpeg
  1. 通过方向键控制当前方框的移动
  2. 按下数字键1 2 3 4后会改变框的颜色，分别对应4个类别
  3. control+鼠标自适应放缩
  4. 可以通过鼠标进行框选，然后配合数字键进行大区域标注
  5. 鼠标双击改变当前方框的位置

注意事项

  1. 需要将tiff文件收取rgb三通道转为jpeg格式 以高分6为例
gdal_translate test.tiff test-rgb.jpeg -ot Byte -of JPEG -scale  -b 3 -b 2 -b 1
  1. 对于左上角第一个方格不要按左方向键和上方向键

设计思路

  1. 实现自适应放缩的image viewer
  2. 实现方框的移动和改变颜色
  3. 实现框选和改变选中区域的颜色
  4. 根据每个方块的颜色来保存