labelme标签教程

Labelme是一个开源的图像标注工具，可以用于图像分割、目标检测、关键点标注等任务。本教程将介绍如何使用Labelme进行图像标注。

1. 下载安装Labelme

可以从Labelme的官方网站（https://github.com/wkentaro/labelme）下载安装包，根据系统选择对应的版本进行下载和安装。

2. 打开Labelme

安装完成后，可以通过以下命令或者双击打开应用程序：

labelme

3. 导入图像

点击“Open Dir”按钮，选择包含需要标注的图像的文件夹，Labelme会自动扫描该文件夹下所有的图像文件。

4. 标注图像

在左侧的工具栏中，选择需要使用的标注工具，例如矩形框、多边形、点等。然后在图像上进行标注。

5. 保存标注结果

完成标注后，点击“Save”按钮，Labelme会将标注结果保存为JSON文件。该文件包含了标注信息、图像路径等信息。

6. 导出标注结果

可以通过以下命令将标注结果导出为常用的标注格式，例如VOC、COCO等：

labelme_json_to_dataset /path/to/json/dir /path/to/save/dataset

其中，/path/to/json/dir为保存JSON文件的文件夹路径，/path/to/save/dataset为导出标注结果的路径。

以上就是Labelme的基本使用方法，可以根据实际需求进行更加详细的操作。

相关问题

labelme使用教程

Labelme是一个基于Web的图像标注工具，可以用于创建图像标注数据集以训练各种AI模型。以下是使用Labelme的简单教程：

1. 安装Labelme

可以从以下网址下载并安装Labelme：https://github.com/wkentaro/labelme

2. 打开Labelme

Labelme可以在命令行中启动，也可以使用图形用户界面。如果您使用图形用户界面，请在终端中导航到Labelme目录并运行以下命令：

python labelme.py

3. 创建一个新项目

在Labelme中创建新项目时，需要选择存储标注数据的目录。该目录将包含所有图像及其相应的JSON文件。

4. 加载图像

选择“文件”->“打开”菜单，以在Labelme中加载要标注的图像。您也可以拖放图像文件到Labelme窗口中。

5. 标注图像

在图像中选择要标注的区域，并在右侧窗格中选择相应的标签。您还可以使用多边形、矩形、点和线等工具来绘制区域。

6. 保存标注数据

在完成标注后，选择“文件”->“保存标注”菜单，以将标注数据保存为JSON文件。您可以使用该文件来训练AI模型。

7. 导出标注数据

选择“文件”->“导出”菜单，以导出标注数据。Labelme支持多种数据格式，包括VOC、Yolo和COCO等。

以上是使用Labelme的基本步骤。您可以根据需要进行更多操作，例如添加新标签、编辑标注和批量标注等。

labelme使用教程关键点

### LabelMe 使用教程关键操作指南

#### 1. 安装 LabelMe
安装 LabelMe 可以通过两种方式实现：使用 `pip` 和使用 `conda`。对于希望快速简便完成安装的用户来说，推荐采用 `pip` 方式，尽管这种方式可能不如 conda 那样稳定[^1]。

pip install labelme==3.16.2

为了确保软件包依赖关系得到妥善管理并减少冲突风险，在实际应用前建议先建立一个新的 Python 虚拟环境[^2]：

python -m venv my_labelme_env
source my_labelme_env/bin/activate  # Linux or macOS
my_labelme_env\Scripts\activate     # Windows

#### 2. 启动图形界面
一旦成功安装了 LabelMe 工具库之后，可以通过命令行启动其图形化用户界面来进行图片标注工作:

labelme

这一步骤会打开一个窗口，允许用户加载待处理图像文件夹，并开始标记过程。

#### 3. 图像标注流程
在 GUI 中选择要标注的对象类别名称；接着利用鼠标绘制边界框或者多边形来圈定目标区域；最后保存所做更改至 JSON 文件格式中去。这些数据可用于后续训练机器学习模型时作为监督信号源。

#### 4. 数据转换
当完成了大量样本的手工标注后，通常还需要进一步将原始标签信息转化为特定任务所需的输入形式。例如，如果计划构建对象检测系统，则可考虑把上述提到的标准 JSON 输出转变为 Pascal VOC 格式的 XML 文档集合以便于导入 TensorFlow Object Detection API 等框架内进行下一步开发活动。