# LabelRoboMaster

**Repository Path**: qdu-rm-2022/LabelRoboMaster

## Basic Information

- **Project Name**: LabelRoboMaster
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-10-08
- **Last Updated**: 2023-05-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RoboMaster智能数据集标注工具

基于[**Qt5+OpenCV(with OpenVINO)**]，用于标注RoboMaster装甲板4个顶点的位置，灯条颜色，以及贴纸类型。

**开发中分支，建议下载release里的软件和源码**

**本人的首个Qt项目，写的不好的地方见谅**

## 项目介绍

基于深度学习的自瞄识别算法逐渐走进RoboMaster的赛场。相比于传统视觉识别算法，基于深度学习的算法具有更强的鲁棒性和适应性，受到了不少队伍的青睐。

然而常规深度学习的目标检测算法只能识别出目标的外接矩形，这给后续算法中的单目测距带来了困难。

本项目希望能够建立一个便利的4点数据集标注工具，可以快速而准确的完成数据集的制作。

## 主要功能亮点

* 将标准装甲板贴纸图像叠加到图片上，便于观察选取结果。
* 选点时局部放大，便于观察选点位置。
* 智能预识别，减轻人力。(~~需要带OpenVINO支持的OpenCV~~，可以不用OpenVINO，但速度会变慢)
* 图像的缩放与拖动。
* 使用OpenVINO进行int8加速。（无OpenVINO时无法使用）
* 一键自动标定所有图片。（暂不支持中途停止以及断点恢复）

TODO：~~目前智能预识别模型不正常识别基地贴纸，且大目标识别效果较差。有待进一步更新。~~ 模型已更新。

## TODO：（希望有个有缘人能帮助一起开发）
* 缺少扩展性，每次添加新的目标需要修改源码重新编译。
* ~~部分装甲板贴图svg文件缺失。~~ 已修复

**感谢川大老哥的友情合作开发**

## 目前已知的BUG

* 图片文件名中不要包含点，否则会导致文件后缀名识别错误（程序会将第一个点后面的内容都当成后缀名）
* ~~openvino转化后模型在不同版本间会报错，目前能正常运行的版本为openvino-2021.2.200~~ 已更换为onnx格式

## 程序界面图

由于github图像缩放，可能导致看不太清楚，可以点击查看大图。

![demo](pic/demo.png)

## 编译运行

支持使用cmake进行编译。

cmake编译方法:

```shell
mkdir build
cd build
cmake ..
make
```

在**Qt5.15 & Qt5.12**上编译成功，低版本Qt不确定能否正常编译运行。

OpenCV With OpenVINO的安装方法：[官网链接](https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/download.html)，安装OpenVINO SDK包，其中自带OpenCV With OpenVINO。

## 使用方法

* 首先选择图片文件夹目录，程序会自动查找目录下所有图片文件。(jpg、jpeg、png)
* 点击smart自动预标注当前图片。或点击Add Label开始标注一个装甲板。
* 按照装甲板**左侧灯条上端、左侧灯条下端、右侧灯条下端、右侧灯条上端**的顺序，依次点击。
* 双击右上方的当前目标项，选择当前目标的类别。
* 根据需求，微调4个点的位置，使得叠加的标准装甲板边缘和实际图像中的装甲板边缘对齐。（标准装甲板边缘默认图像没有畸变，追求标注精度的话，需要对数据集中的图片进行去畸变）。
* 点击保存或勾选自动保存完成当前图片的标注。
* 右键拖动，滚轮缩放。右键双击恢复默认视图。

## 装甲板类别命名与类别编号

| 贴纸↓颜色→       | B（蓝色） | R（红色） | N（熄灭） | P（紫色） |
| ---------------- | --------- | --------- | --------- | --------- |
| G（哨兵）        | 0         | 9         | 18        | 27        |
| 1（一号）        | 1         | 10        | 19        | 28        |
| 2（二号）        | 2         | 11        | 20        | 29        |
| 3（三号）        | 3         | 12        | 21        | 30        |
| 4（四号）        | 4         | 13        | 22        | 31        |
| 5（五号）        | 5         | 14        | 23        | 32        |
| O（前哨战）      | 6         | 15        | 24        | 33        |
| Bs（基地）       | 7         | 16        | 25        | 34        |
| Bb（基地大装甲） | 8         | 17        | 26        | 35        |

## 数据集文件格式

标定后的数据集文件和图片位于同一文件夹，将图片后缀名修改为txt即为数据集文件。

txt文件中每一行代表一个目标，如果一个文件有多行，则说明对应图片内有多个目标。

一行共计9个数字，以空格分割。从左到右依次为：
* 装甲板类别编号
* 左上角归一化x坐标
* 左上角归一化y坐标
* 左下角归一化x坐标
* 左下角归一化y坐标
* 右下角归一化x坐标
* 右下角归一化y坐标
* 右上角归一化x坐标
* 右上角归一化y坐标

注：归一化x坐标指像素x坐标除以图像宽度，归一化y坐标指像素y坐标除以图像高度。

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