标注工具labelme详细说明

1、介绍

LabelMe 是一个广泛使用的开源工具,专门用于图像标注和语义分割。它提供了一个平台,使用户能够手动标注图像并创建标签数据,用于训练机器学习模型或进行计算机视觉研究。他官方的开源代码在github:wkentaro/labelme

2、安装

github服务器在国外,无法访问,速度很慢,我们并不需要直接去github上下载,他已经加入了python的第三方库,可以直接使用pip命令进行安装,最好使用虚拟环境anaconda,将它和其他的python环境隔离开。
我先从anaconda的下载安装开始说,如果已经安装好了anaconda的话,可以跳到2.2节。

2.1 anacoda下载安装

anaconda官方的下载网址是:anaconda download
安装很简单,跟着指引一直在下一步就好了,如果有需要更改一下安装路径就可以了。
安装完成之后可以在开始菜单中看到:
anaconda功能

安装labelme

点开anaconda prompt,在命令行中依次输入

conda create -n labelme python=3.8
conda activate labelme
pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

命令解释:

  • 第一行是创建
### YOLO 图片标注工具 Labelme 的使用指南 Labelme 是一款灵活且易用的图像标注工具,特别适合用于深度学习中的目标检测任务。以下是关于其下载和使用的详细介绍: #### 1. **Labelme 的安装** Labelme 可通过 Python 包管理器 `pip` 进行安装。运行以下命令即可完成安装: ```bash pip install labelme ``` 如果需要从源码编译并安装最新版本,则可以通过 GitHub 获取项目代码[^3]: ```bash git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git cd labelme pip install . ``` #### 2. **启动 Labelme 工具** 安装完成后,可通过以下命令启动 Labelme GUI 应用程序: ```bash labelme ``` 这将在用户的默认图形界面中打开该工具。 #### 3. **基本功能介绍** Labelme 提供了丰富的标注选项,包括但不限于矩形框、多边形以及点等形状的支持。这些特性使其非常适合于复杂场景下的对象标注工作。用户还可以自定义标签类别,并保存为 JSON 文件格式以便后续处理[^4]。 #### 4. **导出至 YOLO 格式** 为了使标注的数据能够被 YOLO 模型所利用,需将由 Labelme 创建的标准 JSON 文件转换成 YOLO 所接受的形式。此过程可借助官方脚本实现自动化操作[^5]: 执行如下指令来获取转化所需的 python 脚本: ```bash wget https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/labelme/master/examples/yolo/format_yolo.py ``` 随后按照个人需求调整参数再运行脚本进行实际转换作业: ```python import format_yolo as fy fy.main(json_input_dir='path_to_json', output_dir='output_path') ``` 以上即完成了从原始图片到适配 YOLO 训练集的整体流程说明。 ### 注意事项 尽管人工数据标注能提供较为精确的结果,但在大规模应用时仍建议考虑效率与成本之间的平衡[^2]。另外值得注意的是,在选择具体工具前应充分评估安全性因素,尤其是涉及敏感信息的情况下更应该优先选用本地部署方案而非在线服务[^2]。
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