代码收藏家技术教程 2024-12-27

视频标注（vott）+自动标注（vott）+ 视频标注框显示（python）

下载vott：www.github.com/Microsoft/VoTT/releases

第一步：创建文件夹

source文件夹：用来放需要标注的视频

target文件夹：用来放vott导出的json文件

result文件夹：用来存放python转换后的视频和图片

第二步：创建项目

1.打开vott，点击New Project

2.给项目取名为text，

2.添加源文件夹，导入需要标注的视频

点击 “Add Connection”.

在Display Name中输入链接的source

在 Provider项下拉菜单选择 Local File System

在 Folder Path选项下，选择刚刚创建的源文件夹 source

选择完成后，点击 Save Connection 即可完成源文件夹指定。

3.添加目标文件夹，即设置标注视频导出的json文件存放的位置，步骤同上

4.保存项目

在Source Connection选择之前添加的源文件夹

在Target Connection选择之前添加的目标文件夹

Frame Extraction Rate为视频帧率，按所需改动

Tags为标注标签

第三步：打视频标注

1.手动标注

选择矩形标注框

框住乌龟

点击标注列表的小加号添加标签表标签，在Add new tag中输入标签名，再回车

连续标注5-8帧，开始自动标注

2.自动标注（自动标注没手动的精细，一般需对自动的进行调整）

第四步：保存导出

第五步：视频标注框显示

下载所需要的库

 pip install bounding_box --user

pip install opencv-python --user

 pip install opencv-contrib-python --user

运行以下脚本，可在result文件夹中看见显示标注框视频和图片

import json
import cv2
import os
from bounding_box import bounding_box as bbox_plot


# 填写标签名称
Draw_Tags = ['turtle','banana']
# 填写target文件夹中vott-json-export文件夹的路径
Img_Dir = r'D:\English_path\text\target\vott-json-export'
# 填写result文件夹，即保存显示标注框视频的路径
Save_Dir = r'D:\English_path\text\result'
def make_video(img_dir, img_size=(1920, 1080), fps=5):
    file_path = os.path.join(Save_Dir, "demo.mp4")
    filelist = os.listdir(img_dir)
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X')
    video = cv2.VideoWriter(file_path, fourcc, fps, img_size)

    for item in filelist:
        if item.endswith('.jpg'):
            item = img_dir + '/' + item
            img = cv2.imread(item)
            video.write(img)
    video.release()


def draw_one_img(img_name, img_timestamp, labels_list):

    img_path = os.path.join(Img_Dir, img_name)
    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    for label in labels_list:
        tag = label['tags'][0]
        if not tag in Draw_Tags:
            continue
        bbox = label['boundingBox']
        left = bbox['left']
        top = bbox['top']
        right = left + bbox['width']
        bottom = top + bbox['height']
        bbox_plot.add(img, left, top, right, bottom, tag, 'red')
    save_name = 'time%s.jpg' % format(img_timestamp, '.2f').replace('.', '')
    save_path = os.path.join(Save_Dir, save_name)
    cv2.imwrite(save_path, img)
    print(save_name, 'ok~')


def main():
    lb_json = os.path.join(Img_Dir, 'text-export.json')     		# 填写\target\vott-json-export文件夹中.json后缀的文件名
    with open(lb_json, 'r',encoding='utf-8') as f:
        labels_dict = json.load(f)

    assets = labels_dict['assets']
    size = None

    for k, v in assets.items():
        img_name = v['asset']['name']
        img_timestamp = v['asset']['timestamp']
        if size is None:
            w = v['asset']['size']['width']
            h = v['asset']['size']['height']
            size = (w, h)
        labels_list = v['regions']
        draw_one_img(img_name, img_timestamp, labels_list)

    make_video(Save_Dir, img_size=size)


if __name__ == '__main__':
    main()