labelme使用小细节指南

最新推荐文章于 2025-04-19 15:40:19 发布
最新推荐文章于 2025-04-19 15:40:19 发布
阅读量1k 收藏 2
点赞数 1
文章标签： YOLO 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/txpp520/article/details/129878327
版权

1、显示的问题

如果以前外接显示器在该显示器打开过，再次打开可能会显示不出来，可以用

alt + 空格键 调出来 最大化，即可显示。

2、自动保存标注文件问题

命令加上 labelme --autosave

labelme --autosave

3、标签自动复制到下一张

勾选 edit 里的：   Keep Previous Annotation

4、打分割标签的问题

labelme简单使用教程
紫薯的博客
03-13 1万+
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。
图像数据标注工具labelme使用教程
Mr_kuilei的博客
01-25 4万+
参考教程： https://github.com/wkentaro/labelme https://blog.youkuaiyun.com/ZYhhhh233/article/details/80278293 https://blog.youkuaiyun.com/shwan_ma/article/details/77823281 https://blog.youkuaiyun.com/u011574296/article/deta...
Labelme标注流程、以及遇到的问题
DZSpace，专注于计算机科学与技术领域的技术博主，致力于分享实用知识与技巧，帮助读者快速掌握技术要点，共同探索计算机世界的无限可能。欢迎访问DZSpace的博客，一起学习进步！
12-30 3172
使用前注意：如果标注前需要对图片尺寸进行修改，务必先修改图片尺寸，再标注 """ 修改图片尺寸的代码 """ from PIL import Image import os Files_path = r"C:\Users\dd\Desktop\标注远距离图片" # C:\Users\dd\Desktop\标注远距离图片\data 注意图片是放在data文件夹下的！！！ labels_num = len(os.listdir(Files_path)) print(labels_num) for i i
新手记录--从零开始[labelme安装及使用]
最新发布
weixin_63010525的博客
04-19 1715
Windows系统： win+R,打开cmd,在命令行中输入 'python -V'或'python --version'过了几天后我再尝试打开labelme ，在anaconda powershell prompt中输入了"首先，点击电脑左下角的'开始'，打开Anaconda PowerShell Prompt。现在我将我需要标注的图片存到了images文档之下，格式为jpg。我将报错信息喂给AI，AI回答 “此错误表明你尝试激活的。环境，在 PowerShell 里执行以下命令"
「硬核」labelme 图片中显示标签
绿色羽毛
07-25 3165
这是一篇小众的博客，大部分小伙伴可能使用不到，但是对需要的小伙伴绝对是一剂良药！希望对有需要的小伙伴有用！labelme虽然主要用于数据的标注，但是标注完的数据集在检查的时候，，此工作随不常用，但是用到时却十分不方便，每张图片都需要一个一个框的点击，然后查看对应的标签是否正确，十分耗时耗力。在此，博主在labelme的基础上，将对应的标签一并显示出来，此举使得不再需要一一点击查看，而是直接扫描一眼即可，十分方便，至少可以提高10倍共需要修改两个文件，具体操作如下。.........
使用labelme打标签，详细图文教程
热门推荐
qq_40280673的博客
10-21 7万+
做图像语义分割，打标签时需要用到labelme这个工具，我总结了它的详细使用教程。
labelme转coco数据集工具使用指南
由于不同数据集格式之间的差异，如LabelMe和COCO格式并不兼容，所以当研究者需要将使用LabelMe标注的图像用于COCO格式支持的训练任务时，就需要进行格式的转换。因此，labelme转coco数据集工具应运而生，用于将...
labelme ai标注使用教程
03-20
### 关于Labelme AI标注工具的使用教程 Labelme 是一款用于图像标注的强大工具，广泛应用于计算机视觉领域中的数据准备阶段。以下是关于如何使用 Labelme 进行标注的相关说明： #### 安装与配置 为了开始使用 ...
labelme_to_dataset.zip
08-14
《Labelme：从JSON到Dataset的转换指南》 在计算机视觉领域，图像标注工具Labelme是研究人员和开发者的重要辅助工具，它允许用户对图像进行精确的像素级标注，生成用于训练机器学习和深度学习模型的数据集。Labelme...
labelme工具实现图像数据增强与COCO格式转换指南
标题中提到的“labelme数据增强”指的是利用labelme工具对图像进行标注后，通过编写脚本或者使用特定程序，对这些图像数据进行一系列转换和修改，以增加数据集的多样性。数据增强是机器视觉和人工智能领域中常用的...
labelme图标
03-22
此外，用户可能需要遵循品牌指南，因此需要确认图标的使用权限和许可协议。 可能的步骤包括： 1. 访问LabelMe的官方网站，查找资源下载部分。 2. 检查其GitHub仓库的README或Assets部分是否有图标文件。 3. 如果...
Labelme 最新版魔改——增加标签可视化
qq_18140905的博客
12-27 1517
labelme显示标签
Labelme标注快捷键
m0_69253695的博客
03-11 2031
ctrl+D——复制标签（选中需要复制的标签，ctrl+D，新复制的标签重叠在原标签上，拉出来就好了）ctrl+滑动鼠标——放大缩小。ctrl+S——保存。
深度学习对已标记的图片及标签进行批量复制
weixin_41251668的博客
09-07 1254
深度学习对已标记的图片及标签进行批量复制文件夹内图片搜索及复制 文件夹内图片搜索及复制 在日常生产中，一次性完成对大量图片的标注案例是比较少的，通常需要通过多次多批量的对不同场景下的图片进行标注，比如对安全帽检测的标记中，我们可以先通过爬虫对安全帽的图片进行爬取，并通过labelme或者labelimg标注工具进行标注，但是该标注还不能应用在生产实际中，我们还需要针对特定的场景进行多次采样并进行多数据标注，通过这些数据集训练出的模型可以提高对特定场景检测的准确度和置信度。 首先是对图片和标签进行文件夹下的全
LabelImg打开已经标注的数据时，读取不到标签
m0_62254011的博客
02-20 5711
后来经过查找发现放置label的文件夹中缺少classes.txt(打完标签后就删除了)。再次尝试后发现依旧没有显示标注框。后面发现需要在LambelImge界面的“Change Save Dir”选择放置标签的路径。最后成功解决没有标注框的问题。在用LabelImg查看原先已经标注的数据时，发现打开后图片后没有出现标注框。
去掉Eclipse RCP中的多余默认按钮（Next Annotation、Previous Annotation、Last Edit Location）
sidihuo的专栏
12-13 1599
转自http://blog.youkuaiyun.com/zhaoxy_thu/article/details/12193805 在开发Eclipse RCP程序时，工具栏中默认会有三个按钮（Next Annotation、Previous Annotation、Last Edit Location），一直觉得很多余，找了很久才找到如何把他们去掉的方法。 原文：在eclipse RCP appli
labelme标注遇到的常见问题
aligadoo的博客
07-07 2705
使用labelme做多分类分割数据集（遇到的各种问题和解决办法） 这两天为了给医学图像做多分类分割又折腾了很久的labelme，因为之前做的是简单的二分类问题，而且也是瞎捣鼓的能解决当时的问题就行了。这次却遇到了很多之前没遇到的问题，也了解了一些东西，特此记录下来因为我感觉我睡一晚上就会忘了。 关于labelme的版本问题 关于labelme安装过程，这里就不详细讲了基本上所有相关博客都有讲。3.xx和4.xx的版本主要在标注的显示和生成的json文件上有差别。 version-3.16.5 versi
利用labelme制作自己的coco数据集(labelme转coco数据集）
小菜鸡的博客
09-22 6063
制作自己的coco格式数据集
Labelme 的简单用法和界面介绍
猎猫骑巨兽的博客
07-30 1万+
Labelme 的简单用法和界面介绍一、安装 Labelme二、启动 Labelme 一、安装 Labelme Labelme 与其他 Python 模块一样，需要先加载到环境中。具体安装过程可以参考Bubbliiiing 的博客。 二、启动 Labelme 1、使用 Win + R，输入cmd； 2、激活环境，activate tensorflow； 3、启动 Labelme，labelme。 >>> activate tensorflow >>> ...
labelme标注注意事项
02-19
### LabelMe 数据标注注意事项 #### 环境准备 确保系统环境满足 LabelMe 的运行要求。如果选择使用 `pip` 安装 LabelMe，则需注意该方式虽然简洁快速但可能不够稳定[^1]。建议提前备份工作环境，以防安装过程出现问题。 #### 文件管理 在启动标注前，创建专门的目录来存储待标注图片及相关标签文件。良好的文件结构有助于后续的数据管理和模型训练。对于每一个新的标注项目，最好新建独立子文件夹存放对应素材和结果。 #### 图像质量控制 挑选清晰度高、视角合适的目标对象照片作为原始材料，这直接影响到最后生成数据集的质量以及基于此构建算法的效果。避免选用模糊不清或者角度奇特难以辨认物体轮廓特征的画面。 #### 类别定义严谨 制定详尽而准确的对象类别列表之前要充分考虑应用场景的实际需求并尽可能覆盖所有可能出现的情况；同时也要兼顾分类体系的一致性和合理性以便于后期维护更新。当不确定某些实例归属哪个具体类目时可设立“其他”选项暂存此类样本等待进一步确认后再做调整。 #### 多人协作一致性保障 如果有多个参与者共同完成同一个项目的图像标记作业，则必须事先统一标准操作流程包括但不限于颜色编码规则、边界描绘精度等细节方面的要求从而减少人为因素造成的偏差提高整体工作效率与产出物品质。 #### 注释保存频率设定 定期自动或手动触发保存当前进度功能防止意外断电等因素造成已完成工作的丢失浪费时间重新再来一遍。一般情况下每半小时至一个小时执行一次较为适宜既不会频繁打扰正常工作节奏又能有效规避风险。 #### 合理利用快捷键 熟悉掌握软件内置的各种实用快捷命令组合可以在很大程度上加快日常任务处理速度减轻劳动强度让使用者更加专注于核心业务逻辑本身而不是被繁琐界面交互所困扰。 ```python import labelme # 导入labelme模块, 假设已经正确安装 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值