labelme-with-segment-anything 安装使用详细教程

`labelme-with-segment-anything`是一个用于图像标注和分割的Python工具，它结合了LabelMe（一个常用的标注工具）和Segmentation Models（提供多种预训练模型进行实例分割）。以下是安装和使用的简要步骤：

**安装步骤**:

1. **环境准备**：首先确保你已经安装了Python和pip。如果你使用的是Anaconda，可以在新环境中安装。

   conda create -n labelme_env python=3.x
   conda activate labelme_env

2. **安装LabelMe**：从GitHub克隆LabelMe库并安装依赖。

   git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
   cd labelme
   pip install -e .

3. **安装Segmentation Models**：通过pip安装Segmentation Models及其后端（如PIL、torch等）。

   pip install segmentation-models torchvision

4. **安装额外依赖**（如果需要实例分割功能）：

   pip install scikit-image opencv-python-headless

5. **运行LabelMe**：启动LabelMe服务器，通常在本地端口8000。

   labelme --port 8000

**使用教程**:

1. 打开浏览器访问 `http://localhost:8000`，你会看到LabelMe的界面。
2. 点击"New Labeling Task"创建一个新的任务，并上传你需要标注的图像。
3. 使用鼠标绘制边界框和线条进行标记，也可以使用快捷键（见LabelMe文档）。
4. 标注完成后，可以选择"Save & Export"将数据保存成XML格式，这个文件可以作为Segmentation Models的输入。
5. 如果你想做实例分割，可以在LabelMe中开启该选项，然后选择一个支持实例分割的模型（如FCN, Mask R-CNN等），再次加载图片，进行细致的像素级标注。

**相关问题--:**
1. LabelMe-with-segment-anything需要哪些操作系统支持？
2. 我能在LabelMe中导出其他格式的标注吗？
3. 如何在LabelMe中配置和选择不同的实例分割模型？