labelme安装和使用

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特点

安装指南

安装

anaconda3

# python3
conda create --name=labelme python=3
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
# conda install pyqt
# pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme
# or you can install everything by conda command
# conda install labelme -c conda-forge

ubuntu

sudo apt-get install labelme

# or
sudo pip3 install labelme

# or install standalone executable from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

macOS

brew install pyqt  # maybe pyqt5
pip install labelme

# or
brew install wkentaro/labelme/labelme  # command line interface
# brew install --cask wkentaro/labelme/labelme  # app

# or install standalone executable/app from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

windows

conda create --name=labelme python=3
conda activate labelme
pip install labelme

# or install standalone executable/app from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

跑labelme --help 为了细节。
注释保存为 Json 文件。

labelme  # just open gui

# tutorial (single image example)
cd examples/tutorial
labelme apc2016_obj3.jpg  # specify image file
labelme apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json  # close window after the save
labelme apc2016_obj3.jpg --nodata  # not include image data but relative image path in JSON file
labelme apc2016_obj3.jpg \
  --labels highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball  # specify label list

# semantic segmentation example
cd examples/semantic_segmentation
labelme data_annotated/  # Open directory to annotate all images in it
labelme data_annotated/ --labels labels.txt  # specify label list with a file

• --output指定注释写入的位置。如果地点结束了。JSON,将为这个文件编写一个单一的注释。如果指定一个位置,则只能对一个图像进行注释。JSON。如果地点没有结束。JSON,程序将假设它是一个目录。注释将存储在此目录中,其名称对应于注释中的图像。
• 第一次运行实验室时,它将在~/.labelmerc .您可以编辑这个文件,下次启动标签时将应用更改。如果您希望从另一个位置使用配置文件,则可以使用--config 旗子。
• 没有--nosortlabels 国旗,程序将按字母顺序列出标签。当程序使用这个标志运行时,它将按提供标签的顺序显示标签。
• 旗帜被分配给整个图像。 例子
• 标签被分配到一个多边形。 例子

• 如何将JSON文件转换为数字数组? 看 实例/教程 .
• 如何加载标签PNG文件? 看 实例/教程 .
• 如何获得用于语义分割的注释? 看 examples/semantic_segmentation .
• 如何获得实例分割的注释? 看 examples/instance_segmentation .

• 图像分类
• 边框检测
• 语义分割
• 实例分割
• 视频注释

git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
cd labelme

# Install anaconda3 and labelme
curl -L https://github.com/wkentaro/dotfiles/raw/main/local/bin/install_anaconda3.sh | bash -s .
source .anaconda3/bin/activate
pip install -e .

下面是如何在MacOS、Linux和Windows上构建独立的可执行程序。

# Setup conda
conda create --name labelme python=3.9
conda activate labelme

# Build the standalone executable
pip install .
pip install 'matplotlib<3.3'
pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme --version