Labelme从安装到标注：零基础完整指南

本文手把手教你安装开源图像标注神器Labelme，详解多边形/矩形标注技巧，并附JSON转数据集代码！适合计算机视觉/深度学习初学者，小白也能秒懂～

一、Labelme是什么？为什么选择它？​​

🔍 ​​Labelme​​ 是由麻省理工学院（MIT）计算机科学实验室开发的开源图像标注工具，支持​​多边形、矩形、关键点、语义分割​​等标注类型，生成JSON文件可直接用于训练YOLO、Mask R-CNN等模型。

​​优势对比​​：

• ✅ ​​免费开源​​：无版权风险，社区支持丰富

• ✅ ​​跨平台​​：Windows/macOS/Linux全兼容

• ✅ ​​灵活输出​​：支持JSON → COCO/VOC格式转换

• 🚫 替代LabelImg等工具：更擅长​​不规则物体标注​​（如医学图像、遥感影像）

💡 ​​应用场景​​：目标检测、图像分割、自动驾驶数据集制作、医疗影像分析

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​​二、安装教程（Win/macOS/Linux通用）​​

​​1. 环境准备​​

• ​​Python 3.6+​​

• ​​Anaconda​​（管理虚拟环境，避免依赖冲突）点击查看安装教程

​​2. 环境安装​

①创建虚拟环境（命名为labelme_env），输入 conda create -n learning python=3.10，其中learning为你要创建的环境名。安装过程中会提示是否继续，输入y继续安装，结束后就安装完成啦。