labelme安装,win10-anaconda-python35-labelme及遇到的错误解决

一、安装环境:windows10,anaconda3,python3.5

二、安装过程:

  1、管理员身份打开 anaconda prompt

  2、输入命令:conda create --name=python35 python=3.5

  3、输入命令:activate python35

  4、输入命令:pip install pyqt5,pip install pyside2(自己刚开始没有安装pyside2,运行 \anaconda安装目录\envs\labelme\Scripts\label_json_to_dataset.exe 会出现module "pyside"缺失错误)

  5、输入命令:pip install labelme(由于网络原因或者库的地址需要翻墙,经常运行一半出现错误,不要气馁,多执行几次),第四步可以直接跳过,执行第五步的时候,第四步会自动执行,【有解决方案是将以上命令替换为pip --default-timeout=100 install labelme,但是对我无效,好吧,可能是我的网络太差了。最后迫不得用电脑连手机开的热点才成功,心疼我的流量啊!】【由于网络原因或者库的地址需要翻墙,经常运行一半出现错误,不要气馁,多执行几次】

在这里插入图片描述

  6、输入命令:labelme   即可打开labelme。如下:

在这里插入图片描述

    安装完成后,需要使用再次启动labelme。则需要重新打开anaconda prompt,输入activate python35,进入python35环境。再输 入命令: labelme 即可

三、用labelme标注完图片后,会生成json文件

   标注图形(以人腿为例)

在这里插入图片描述

     点击保存后,会生成xx
`labelme-with-segment-anything`是一个用于图像标注和分割的Python工具,它结合了LabelMe(一个常用的标注工具)和Segmentation Models(提供多种预训练模型进行实例分割)。以下是安装和使用的简要步骤: **安装步骤**: 1. **环境准备**:首先确保你已经安装Python和pip。如果你使用的是Anaconda,可以在新环境中安装。 ``` conda create -n labelme_env python=3.x conda activate labelme_env ``` 2. **安装LabelMe**:从GitHub克隆LabelMe库并安装依赖。 ``` git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git cd labelme pip install -e . ``` 3. **安装Segmentation Models**:通过pip安装Segmentation Models及其后端(如PIL、torch等)。 ``` pip install segmentation-models torchvision ``` 4. **安装额外依赖**(如果需要实例分割功能): ``` pip install scikit-image opencv-python-headless ``` 5. **运行LabelMe**:启动LabelMe服务器,通常在本地端口8000。 ``` labelme --port 8000 ``` **使用教程**: 1. 打开浏览器访问 `http://localhost:8000`,你会看到LabelMe的界面。 2. 点击"New Labeling Task"创建一个新的任务,并上传你需要标注的图像。 3. 使用鼠标绘制边界框和线条进行标记,也可以使用快捷键(见LabelMe文档)。 4. 标注完成后,可以选择"Save & Export"将数据保存成XML格式,这个文件可以作为Segmentation Models的输入。 5. 如果你想做实例分割,可以在LabelMe中开启该选项,然后选择一个支持实例分割的模型(如FCN, Mask R-CNN等),再次加载图片,进行细致的像素级标注。 **相关问题--:** 1. LabelMe-with-segment-anything需要哪些操作系统支持? 2. 我能在LabelMe中导出其他格式的标注吗? 3. 如何在LabelMe中配置和选择不同的实例分割模型?
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