Labelme: Python图像标注工具安装与使用指南

"使用教程1 - 安装与使用labelme工具进行图像标注" 这篇教程主要介绍了如何在不同的操作系统（Ubuntu、macOS、Windows）上安装和使用labelme，这是一个基于Python的图像注释工具。Labelme支持Python 2和Python 3，并依赖于PyQt4或PyQt5库。 首先，为了安装labelme，你需要先安装Anaconda，它是一个科学计算平台，包含了Python环境和许多常用的数据科学库。在Linux和Mac系统上，你可以通过以下命令创建一个名为`labelme`的conda环境并安装Python 2.7以及必要的库： ```bash cd $root_dir_of_labelme condacreate --name=labelmepython=2.7 source activate labelme condainstall pyqt pip install labelme ``` 而在Windows系统上，步骤类似，但激活环境的命令略有不同： ```bash cd $root_dir_of_labelme condacreate --name=labelmepython=2.7 activate labelme condainstall pyqt pip install labelme ``` 完成安装后，你可以通过执行`python setup.py install`来安装labelme。接着运行`labelme`命令启动图形用户界面（GUI）。 在使用labelme进行图像标注时，你需要准备好包含待标注图像的文件夹。将该文件夹的路径更新到`labelme-master/labelme/app.py`的第100行。例如，如果你的文件夹路径是`/mnt/c/Users/ljf_l/Desktop/newAnno`，则应修改代码如下： ```python self.datadir='/mnt/c/Users/ljf_l/Desktop/newAnno' ``` 启动labelme后，你会看到一个标注界面。右侧的“Open”按钮可以用来打开图片开始标记。主界面显示的信息包括当前图片序号、正在标记的人的序号以及已标记人数的进度。 标注过程中，你可以通过点击鼠标左键开始标记。有预定义的标注类别，如Head（头部）、Neck（脖子）。对于难以预测的部位，可以选择“Empty”表示无法明确标记。如果对同一个人的同一部位重复标记，程序会弹出警告，关闭警告即可继续。 这个工具提供了灵活的标注功能，可以帮助用户高效地对图像数据进行注释，这对于训练机器学习模型，特别是计算机视觉模型，是非常重要的预处理步骤。通过labelme，用户可以创建精确的像素级标注，从而提升模型的学习效果。