目标分割开源软件Labelme的使用

最新推荐文章于 2025-08-03 20:39:39 发布
最新推荐文章于 2025-08-03 20:39:39 发布
阅读量378 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-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/weixin_42510957/article/details/109543694
本文介绍如何使用Labelme进行图像分割标注。首先通过Anaconda启动Labelme，选择图片路径后，利用点线工具对目标区域进行分割，并添加标签。完成后保存为json文件，确保图片与json文件名一致并分别存放。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.打开anaconda下面的Anaconda prompt

2.输入labelme
在这里插入图片描述

  1. Labelme打开了，选择单张图片路径或者要标注图片所在路径
    在这里插入图片描述

4.用点线将目标图像分割出来，然后打上标签。
在这里插入图片描述
5.点save，然后json就保存下来了
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
6.最后瓶子图片和json分别放在两个文件夹中，名字都一样，一一对应

周智强
关注
目标分割2-Mask R-CNN
qq_36106205的博客
04-20 378
1. Mask R-CNN介绍 2. Mask R-CNN结构 3. ROI pooling 与 ROIAlign 4. Mask R-CNN代价函数 5. 目标分割标注软件（labelme） 网址 labelme 启动labelme软件（命令行输入）： labelme 生成的JSON文件比较大，因为包含了原始图像的内容 命令将json文件变成mask文件（命令行输入...
Labelme分割标注软件
guoqingru0311的博客
09-21 8482
Labelme分割标注软件
LabelMeAnnotationTool, LabelMe注释工具的源代码.zip
09-17
LabelMeAnnotationTool, LabelMe注释工具的源代码 LabelMe注释工具源代码在这里你将找到在服务器上安装LabelMe注释工具的源代码。 LabelMe是用于在线图像标注的Javascript中的注释工具 writen 。 传统图像注释工具的优点是可以以从任何地方访问工具，而不需要将
多功能标注工具
01-10
可用于分割标注、检测标注。支持矩形框、多边形、直线、弧线等标注，支持标注VOC的xml
PaddleDetect图像目标检测模型训练之数据标注——使用labelme进行标注
热门推荐
loutengyuan的专栏
03-27 1万+
在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。
开源标注工具LabelMe的使用
网络资源是无限的
05-16 4089
开源标注工具LabelMe的使用
深度学习：数据集_目标分割工具labelImg
qq_42911863的博客
08-30 1061
目标识别；labelimg图像标注
目标检测和目标分割增强的小工具
ljh_mm的博客
07-17 273
一个目标检测和目标分割增强的小工具，需要您事先标记一些图片，然后变化增强图片(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件) https://github.com/pureyangcry/tools
LabelMeAnnotationTool:LabelMe批注工具的源代码-Source code
03-25
批注工具源代码 在这里，您将找到用于在服务器上安装LabelMe批注工具的源代码。 LabelMe是用Javascript编写的用于在线图像标记的注释工具。 与传统的图像批注工具相比，优点是您可以从任何地方访问该工具，并且人们可以帮助您对图像进行批注，而不必将大型数据集安装或复制到他们的计算机上。 引文： BC Russell，A。Torralba，KP Murphy，WT Freeman。 LabelMe：用于图像注释的基于数据库和基于Web的工具。 国际计算机视觉杂志，77（1-3）：157-173，2008年。 下载： 您可以直接下载的。 另外，您可以按如下所示从GitHub克隆它： $ git clone https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool.git 内容： 图片-这是您的图片所在。 注释-这是收集注释
绿色目标检测标注软件LabelImg和实例分割标注软件Labelme
07-25
其中，绿色目标检测标注软件LabelImg和实例分割标注软件Labelme是两个在社区中广泛应用的开源工具。尽管它们的功能侧重不同，但都为图像数据的标注提供了一个高效、直观的解决方案。 LabelImg是一款专门用于目标...
labelme 分割转换(voc coco) 及可视化
05-17
LabelMe是一款强大的开源工具，它允许用户交互式地标注图像并保存为JSON格式，便于后续的分割任务。本文将详细讨论如何使用LabelMe进行语义分割，并将标注数据转换为VOC和COCO格式，以及如何进行可视化。 1. ...
语义分割标注工具labelme4.5.6
09-21
LabelMe是一款功能强大的开源语义分割标注工具，最新版本为4.5.6，它为用户提供了一个用户友好的界面来创建和管理这些标注数据。 1. **LabelMe功能介绍**： - **图形界面**：LabelMe提供了一个直观的图形用户界面...
Labelme V5.3.1 双击即可使用
02-27
Labelme是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源图像标注工具。 是一款由麻省理工学院（MIT）开发的开源图像标注工具，主要用于计算机视觉领域的数据标注工作。它支持多种任务，包括目标检测、语义分割、实例分割等，...
Python打包工具 PyInstaller安装和打包开源图像标注工具labelme
终极量化数据的专栏
03-15 585
Python PyInstaller安装和使用 最近工作中 首先 安装 pip install pywin32 这里我本机之前已经安装过了 再安装 pip install pyinstaller 下载labelme源代码 解压到本机 pyinstaller -F -w __main__.py -n labelme ...
【亲测免费】 Vue-Label-Me: 一款强大的图像标注工具，助力AI模型训练
gitblog_00045的博客
04-22 1823
Vue-Label-Me: 一款强大的图像标注工具，助力AI模型训练 是一个基于 Vue.js 的开源图像标注库，专为数据科学家和机器学习爱好者设计，用于快速、便捷地创建高质量的注解数据，以供计算机视觉任务（如物体检测、分割等）的深度学习模型训练使用。 技术分析 Vue-Label-Me 的核心特性在于其灵活且用户友好的界面，它采用了现代前端框架 Vue.js，使得该工具具有出色的响应性和可扩展性...
LabelStudio + MMDetection 实现目标分割预标注
咖啡花园
12-28 4373
在 Label Studio ML Backend 提供的预标注模型示例中，只有 mmdetection 这个 目标检测预标注 示例，而没有 目标分割预标注 示例，因此我参考野生的 目标分割预标注 代码 interactive_segmentation.py 并结合 MMDetection 的 Mask R-CNN 算法，实现了一个 目标分割预标注 的演示代码。 首先下载 Label Studio ML backend 项目代码到本地，并按 目标检测预标注文档 的内容，先实现目标检测预标注。 然后在 la
Label-me 初次使用
qq_46660024的博客
08-24 685
label-me是计算机视觉领域，最常见的标注工具，工业上多数数据集的构建，都依赖于label-me。
Labelme 目标检测和语义分割的数据标注
weixin_41952834的博客
08-02 1773
介绍了目标检测和语义分割的数据准备的几种方法
深度学习-读写模型网络文件
最新发布
weixin_74126320的博客
08-03 514
模型网络文件是深度学习模型的存储形式，保存了模型的架构、参数等信息。读写模型网络文件是深度学习流程中的关键环节，方便模型的训练、测试、部署与共享。
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
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