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# 工具箱
工具箱位于`tools`文件夹下,目前有如下工具:
- `geojson2mask`:用于将geojson格式的分割标注标签转换为png格式。
- `mask2shp`:用于对推理得到的png提取shapefile。
- `matcher`:用于在推理前匹配两个时段的影响。
- `spliter`:用于将大图数据进行分割以作为训练数据。
后期将根据DL和RS/GIS方面的前后处理需求增加更多的工具。
## 如何使用
首先需要`clone`此repo并进入到`tools`的文件夹中:
```shell
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS.git
dc PaddleRS\tools
```
### geojson2mask
`geojson2mask`的主要功能是将图像以及对应json格式的分割标签转换为图像与png格式的标签,结果会分别存放在`img`和`gt`两个文件夹中。相关的数据样例可以参考[中国典型城市建筑物实例数据集](https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=806674532768153600&dataSetType=journal)。保存结果为单通道的伪彩色图像。使用代码如下:
```shell
python geojson2mask.py --raw_folder xxx --save_folder xxx
```
其中:
- `raw_folder`:存放原始数据的文件夹,图像存放在`images`文件夹中,标签以`xxx.json`进行保存。
- `save_folder`:保存结果文件的文件夹,其中图像保存在`img`中,png格式的标签保存在`gt`中。
### mask2shp
`mask2shp`的主要功能是将推理得到的png格式的分割结果转换为shapefile格式,其中还可以设置不生成多边形的索引号。使用代码如下:
```shell
python mask2shp.py --srcimg_path xxx.tif --mask_path xxx.png [--save_path output] [--ignore_index 255]
```
其中:
- `srcimg_path`:原始图像的路径,需要带有地理信息,以便为生成的shapefile提供crs等信息。
- `mask_path`:推理得到的png格式的标签的路径。
- `save_path`:保存shapefile的路径,默认为`output`。
- `ignore_index`:忽略生成shp的索引,如背景等,默认为255。
### matcher
` matcher`的主要功能是在进行变化检测的推理前,匹配两期影像的位置,并将转换后的`im2`图像保存在原地址下,命名为`im2_M.tif`。使用代码如下:
```shell
python geojson2mask.py --raw_folder xxx --save_folder xxx
```
### spliter
`geojson2mask`的主要功能是将图像以及对应json格式的分割标签转换为图像与png格式的标签,结果会分别存放在`img`和`gt`两个文件夹中。相关的数据样例可以参考[中国典型城市建筑物实例数据集](https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=806674532768153600&dataSetType=journal)。使用代码如下:
```shell
python matcher.py --im1_path xxx.tif --im2_path xxx.xxx
```
其中:
- `im1_path`:时段一的图像路径,该图像需要存在地理信息,且以该图像为基准图像。
- `im2_path`:时段二的图像路径,该图像可以为非遥感格式的图像,该图像为带匹配图像。
### spliter
` spliter`的主要功能是在划分大的遥感图像为图像块,便于进行训练。使用代码如下:
```shell
python spliter.py --image_path xxx.tif [--block_size 512] [--save_folder output]
```
其中:
- `image_path`:需要切分的图像的路径。
- `block_size`:切分图像块大小,默认为512。
- `save_folder`:保存切分后结果的文件夹路径,默认为`output`。