深度学习|语义分割labelme的安装和使用教程
【摘要】 环境window10 + python3.7 +anaconda3如果没有安装anaconda3,可以跟着 anaconda安装配置教程 安装一下,深度学习必备工具。 一、安装进入anaconda中的python环境,然后输入pip install labelme,回车进行安装。 二、使用1、在python环境中输入labelme,回车就会打开下图所示的标注窗口。2、点击左侧create p...
环境 |
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window10 + python3.7 +anaconda3 |
如果没有安装anaconda3,可以跟着 anaconda安装配置教程 安装一下,深度学习必备工具。
一、安装
进入anaconda中的python环境,然后输入pip install labelme
,回车进行安装。
二、使用
1、在python环境中输入labelme
,回车就会打开下图所示的标注窗口。
2、点击左侧create polygons,开始框区域,鼠标点击就会放置一个点,然后拉线再放下一个点,这样环绕框选物体一周,最后终点和起点相交,打上标签,点击OK,再点击左侧Save保存为json文件。
如果过程中想撤销某个点,ctrl+z。
3、标注完数据集之后,我们会得到和图像数量相同的json文件。现在我们要将这些json文件转换为可视化的标注图像。
4、在python环境中,输入labelme_json_to_dataset F:\test\1.json
,将1.json文件转换成我们需要的训练集图像。
这时候在json文件的文件夹下会出现一个新的文件夹1_json,打开看下里面内容:
5、可以看到生成的文件夹中,有原图,label图,label名,label可视图,我们打开这些文件:
至此,语义分割的训练集标注完成。
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