深度学习图像标签标注软件labelme超详细教程

文章目录

• 前言
• 一、labelme是什么/li>
• 二、快速安装使用
• • 1.windows安装
  • 2.linux安装
  • 3.macos安装
  • 安装成功的哑子
• 三、界面说明
• 四、为图像创建类标签
• • 4.1 参数介绍
  • 4.1 文件夹所有文件创建分类标签
  • 4.2 为文件夹所有文件创建分割标签
• 5. 其他问题
• • 5.1 如何快速查看分割的json文件
  • 5.2 json 转 png

前言

提示：以下是本篇文章正文内容

一、labelme是什么/h2>

labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的， 像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图：

我用的第一种方法

• 再激活就正常了

3 安装pyqt， 前言里讲过labelme是基于Qt的，所以必须安装
conda/pip install pyqt
4 pip install labelme

2.linux安装

注意：使用如上安装前，同winsows一样，需要先创建labelme的conda环境。

3.macos安装

说明：这三种系统我都成功安装过，放心吧~

安装成功的哑子

有如下这些包

三、界面说明

• –output：标注文件存放位置。如果给的参数是以.json结尾，则会向该文件写入一个标签。也就意味着如果使用.json指定位置，则只能对一个图像进行注释。如果位置不是以.json结尾，程序将假定它是一个目录。注释将以与在其上进行注释的图像相对应的名称存储在此目录中。
• –Flags: 为图像创建分类标签，多分类用逗 隔开。
• –nosortlabels： 是否对标签进行排序

举例：
命令行输入 labelme image1.png –output image1.json –flags 0,1

查看演示：此处无法添加视频，前往GongZhongHao查看

4.2 为文件夹所有文件创建分割标签

创建分割标签主要用到多边形工具, 把需要的区域框出来就好了。
实验数据来自labelme github: labelme/tree/master/examples/semantic_segmentation

针对 错：如果命令行不好修改代码，建议直接修改这个Python文件里面的参数配置，再运行都可以。

5. 其他问题

5.1 如何快速查看分割的json文件

更多功能前往github仔细阅读。今天就分享到这里。

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