labelme代码解析

LabelMe是一个强大的图像标注工具，它允许用户交互式地对图像进行框选、点选等标注，并生成便于机器学习的标注数据格式。关于LabelMe的代码解析，主要涉及到以下几个部分：

1. 用户界面：LabelMe的核心是其图形用户界面（GUI），它使用Python的Tkinter库构建，包括图片预览区域和标注工具。

2. 数据结构：它通常使用JSON或XML格式来存储标注信息，这些文件包含了图像的路径、注释框的位置和属性等。

3. 图像处理：代码中会涉及一些图像处理技术，如读取、显示和保存图像，以及可能的图像预处理步骤。

4. 标注事件处理：用户操作（如点击、拖拽）会被捕获并转化为相应的标注更新，这部分涉及事件监听和回调函数。

5. 自定义标注规则：LabelMe支持自定义标签类型和属性，这涉及到代码中对不同标注类型的定义和管理。

6. 导出功能：用户可以将标注好的数据导出为训练模型所需的常见格式，如Pascal VOC或COCO。

相关问题--
1. LabelMe使用的编程语言是什么？
2. 它如何处理用户输入的标注信息并保存？
3. LabelMe支持哪些常见的标注格式导出？
4. 如何在LabelMe中扩展自定义的标注类型？