shuyucool/labelme

automatic tagging data, the training data prepare for mask-rcnn

labelme's Issues

img_coordinate_3求助

在您的imitate_json.py中：
mat_path = "D:\Practice\coordinate\img_coordinate_3" # 连通域轮廓坐标数据文件路径，其中img_coordinate_3是mat文件，在MATLAB中生成的元胞数组
能否给一个img_coordinate_3的例子文件。
另外，您的matlab代码中，并没有生成img_coordinate_3文件的代码。能否在github中给出matlab的全部代码？
%%MATLAB版本%%
load('D:\Zerbrafish Tracking\107-LXP7-6\107-LXP7-6_Z.mat');%加载指定的数据,因为我把二值化后的图像都保存在了mat中
for i = 1:size(Z,2)
Process_data= size(Z(i).imageCroped,2);
if Process_data == 6 %当鱼的数量等于6时，继续执行
I = Z(i).btnimage{1,1};%读入图像 这一步是关键，可以在此程序基础上修改，加载转换成二值化的图片
BW = im2bw(I, graythresh(I));%转换成2进制图像
[B,L] = bwboundaries(BW,'noholes');%寻找边缘，不包括孔
mid_arug = cell(length(B),2);
for k = 1:length(B)
boundary = B{k}; %boundary表示所有的轮廓坐标,为了节省内存，我们取其1/4
x_coordinate = boundary(1:4:end,2);
y_coordinate = boundary(1:4:end,1);
mid_arug{k,1} = {boundary(1:4:end,2)};
mid_arug{k,2} = {boundary(1:4:end,1)};
end
assignin('base',['img_',num2str(i)],mid_arug);
end
end

作者：Kellybook
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_30622831/article/details/80100605
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求助

您好，感谢您的源码，能否把您的源码中用到的.mat文件分享一下，非常感谢！

这个案例的图片可以提供一下吗

麻烦了，这个案例的图片可以提供一下吗

求助

想问一下 给定原图和边界的坐标,如何生成json呀