本文将手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具（包含详细步骤 + 源码），希望对大家有所帮助。

0. Background

样本标注是深度学习项目中最关键的部分，甚至在模型学习效果上起决定性作用。但是，标注工作往往非常繁琐且耗时。一种解决方案是使用自动图像标注工具，它可以大大减少标注的时间。

本文主要介绍的半自动标注工具为pyOpenAnnotate，此工具是基于Python和OpenCV实现，最新版本为0.4.0，可通过下面指令安装使用：

pip install pyOpenAnnotate

https://pypi.org/project/pyOpenAnnotate/

1. Method

【1】Threshold(二值化)只接受单通道图像，但这里并不是直接使用灰度转换图来处理，而是从灰度图、R、G、B、H、S、V通道图像中找到对比度最高的图像来做二值化。

【2】二值化之后并不能保证总是得到我们需要的掩码，有时会有噪声、斑点、边缘的干扰，所以加入了膨胀、腐蚀等形态学处理。

【3】最后通过轮廓分析得到对象的边界框，也就是左上角和右下角坐标。

2. Code

首先需要导入所需库：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'

加载图像：

stags = cv2.imread('stags.jpg')
boars = cv2.imread('boar.jpg')
berries = cv2.imread('strawberries.jpg')
fishes = cv2.imread('fishes.jpg')
coins = cv2.imread('coins.png')
boxes = cv2.imread('boxes2.jpg')

选择色彩空间 (这里添加了 RGB和HSV，存储在字典中，方便验证使用)：

def select_colorsp(img, colorsp='gray'):
    # Convert to grayscale.
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Split BGR.
    red, green, blue = cv2.split(img)
    # Convert to HSV.
    im_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # Split HSV.
    hue, sat, val = cv2.split(im_hsv)
    # Store channels in a dict.
    channels = {
   'gray':gray, 'red':red, 'green':green, 
                'blue':blue, 'hue':hue, 'sat':sat, 'val':val