PaddleRS/docs/tools.md

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：

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。保存结果为单通道的伪彩色图像。使用代码如下：

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：

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：

python matcher.py --im1_path xxx.tif --im2_path xxx.xxx [--im1_bands 1 2 3] [--im2_bands 1 2 3]

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。
• im1_bands：时段一图像所用于配准的波段，为RGB或单通道，默认为[1, 2, 3]。
• im2_bands：时段二图像所用于配准的波段，为RGB或单通道，默认为[1, 2, 3]。

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：

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。