python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

将语义分割结果进行转换为labelme标注后，可用再次进行调整，然后重新生成标注数据。此外，对于一些实例分割的coco数据，也可以将img和mask裁剪成小图后，重新利用这份代码重新生成标签绘图，然后再转coco数据。

语义分割结果转labelme标注，本质上是利用opencv的多边形拟合功能，在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形，因此需要对背景区域进行计算区分，此代码生成的背景区域的label为_background_，值为0

1、导入基本库

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
import json
import glob,os

#----这里的部分是为了绘图方便，仅为观测生成label的过程
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
def myimshows(imgs, titles=False,fname="plt.png",size=6):
    lens = len(imgs)
    plt.figure(figsize=(size * lens,size))
    if titles == False:
        titles="ABCDEFGHIJKLMNOPQRST"
    for i in