深度学习标注工具Labelme的使用

简介

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）。人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool

Labelme 可以完成以下几个主要任务：

• 对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。
• 对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类 和 清理 任务）。
• 视频标注
• 生成 VOC 格式的数据集（for semantic / instance segmentation）
• 生成 COCO 格式的数据集（for instance segmentation）

安装

本篇主要介绍基于Windows10系统的Labelme的安装。其安装需要很多依赖的环境和程序，主要的环境是anaconda，还需要的是python和pyqt，具体安装过程如下：

1、所有操作在已经安装Anaconda环境运行：Anaconda安装教程

2、创建一个虚拟的py环境

conda create –name=labelme python=3.6

3、安装pyqt

conda install pyqt（会安装最新的pyqt5）

4、安装labelme

pip install labelme

5、运行labelme。

在Anaconda Prompt中输入labelme，即运行labelme，图形化的labelme界面就会打开。

使用

Labelme 能够进行多种形式的图像数据标注，以 JSON 文件存储标注信息，各种BBox 以及 细粒度的像素级的标注都是支持的：

进行图像分类标注

进行目标检测标注

进行场景分割标注

进行实例分割标注

命令行工具

1. labelme_draw_json：
使用该命令可以快速查看JSON格式的标注。
2. labelme_json_to_dataset：
使用该命令可以将JSON文件转为一组图像和标签文本文件。

*.png 
info.yaml 
label.png 
label_names.txt 
label_viz.png

3. labelme_draw_label_png：
将label文本文件以图例的形式绘制到PNG格式的标签上，并显示出来。