标注工具labelme_数据标注从哪里接单

2022-10-01 15:42:14 浏览数 (1)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Labelme 版本：3.11.2

文章目录

  • 1. Labelme 是什么？
  • 2. Labelme 能干啥？
  • 3. Labelme 安装要求
  • 4. Labelme 安装方法
  • 5. Labelme 使用教程
    • 5.1 分类标注
    • 5.2 目标检测标注
    • 5.3 场景分割标注
    • 5.4 实例分割标注
    • 5.5 视频标注
    • 5.6 其它形式的标注
    • 5.7 命令行工具
  • 6. Labelme 常见问题
  • 7. Testing
  • 8. Developing
  • 9. 将 labelme 打包成可执行文件
  • 致谢

1. Labelme 是什么？

Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。

实例分割样例（VOC）

其它样例（场景分割，目标检测，分类）

各形状标注样例（多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点）

2. Labelme 能干啥？

  • 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）

3. Labelme 安装要求

  • Ubuntu / macOS / Windows
  • Python2 / Python3
  • PyQt4 / PyQt5 / PySide2

4. Labelme 安装方法

Labelme 安装方法大体可分为两大类：

  • 通用安装方法（各平台都适用）：Anaconda，Docker。
  • 各平台上的安装方法：Ubuntu，macOS，Windows。

4.1 Anaconda 首先安装 Anaconda，然后运行下列命令：

代码语言：javascript复制
##################
## for Python 2 ##
##################
conda create --name=labelme python=2.7
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
conda install pyqt
pip install labelme
# 如果想安装最新版本，请使用下列命令安装：
# pip install git https://github.com/wkentaro/labelme.git

##################
## for Python 3 ##
##################
conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
# conda install pyqt
pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme

4.2 Docker 首先安装 Docker，然后运行下列命令：

代码语言：javascript复制
wget https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/labelme/master/labelme/cli/on_docker.py -O labelme_on_docker
chmod u x labelme_on_docker

# Maybe you need http://sourabhbajaj.com/blog/2017/02/07/gui-applications-docker-mac/ on macOS
./labelme_on_docker examples/tutorial/apc2016_obj3.jpg -O examples/tutorial/apc2016_obj3.json
./labelme_on_docker examples/semantic_segmentation/data_annotated

4.3 Ubuntu

代码语言：javascript复制
# Ubuntu 14.04 / Ubuntu 16.04
# Python2
# sudo apt-get install python-qt4  # PyQt4
sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5
sudo pip install labelme
# Python3
sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5
sudo pip3 install labelme

4.4 macOS

代码语言：javascript复制
# macOS Sierra
brew install pyqt  # maybe pyqt5
pip install labelme  # both python2/3 should work

# or install standalone executable / app
brew install wkentaro/labelme/labelme
brew cask install wkentaro/labelme/labelme

4.5 Windows 首先按照4.1的操作安装，然后进行如下操作：

代码语言：javascript复制
# Windows 上的 Pillow5 会导致 dll 加载错误，所以请安装 Pillow4。
# 详情见：https://github.com/wkentaro/labelme/pull/174
conda install pillow=4.0.0

5. Labelme 使用教程

Labelme 能够进行多种形式的图像数据标注。Labelme 以 JSON 文件存储标注信息。下面介绍一些 labelme 软件的基本操作。

代码语言：javascript复制
labelme  # 打开labelme软件

labelme apc2016_obj3.jpg  # 指定图像文件
labelme apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json  # 保存后关闭labelme
labelme apc2016_obj3.jpg --nodata  # JSON文件不包含图像数据，而包含图像的相对路径
labelme apc2016_obj3.jpg 
  --labels highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball  # 指定 label list

labelme data_annotated/  # 指定图像文件夹
labelme data_annotated/ --labels labels.txt  # 使用文件指定 label list

labelme 常用的命令行参数：

  • --flags： comma separated list of flags 或者 file containing flags
  • --labels：comma separated list of labels 或者 file containing labels
  • --nodata：stop storing image data to JSON file
  • --nosortlabels：stop sorting labels
  • --output：指定输出文件夹

关于命令行参数的更多信息，可以使用 labelme --help 命令查看。

5.1 分类标注

使用 labelme 进行图像分类标注的教程详见：labelme_classification

5.2 目标检测标注

使用 labelme 进行目标检测标注的教程详见：labelme_bbox_detection

5.3 场景分割标注

使用 labelme 进行场景分割标注的教程详见：labelme_semantic_segmentation

5.4 实例分割标注

使用 labelme 进行实例分割标注的教程详见：labelme_instance_segmentation

5.5 视频标注

使用 labelme 进行视频标注的教程详见：labelme_video_annotation

5.6 其它形式的标注

Labelme 除了能进行上面形式的标注，还能进行下面形式的标注：

  • 多边形
  • 矩形
  • 圆形
  • 多段线
  • 线段
  • 点

使用 labelme 进行其它形式的标注的教程详见：labelme_primitives

5.7 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。 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。

关于上面三个命令的详细使用的方法见：命令行工具

6. Labelme 常见问题

  • 如何将 JSON 文件转换为 NumPy 数组？请查阅 examples/tutorial。
  • 如何加载 PNG 标签文件？请查阅 examples/tutorial。
  • 如何获取语义分割的标注？请查阅 examples/semantic_segmentation。
  • 如何获取实例分割的标注？请查阅 examples/instance_segmentation。

7. Testing

代码语言：javascript复制
pip install hacking pytest pytest-qt
flake8 .
pytest -v tests

8. Developing

代码语言：javascript复制
git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
cd labelme

# Install anaconda3 and labelme
curl -L https://github.com/wkentaro/dotfiles/raw/master/local/bin/install_anaconda3.sh | bash -s .
source .anaconda3/bin/activate
pip install -e .

9. 将 labelme 打包成可执行文件

下面的代码说明了如何构建独立可执行文件（Linux，Windows，macOS）。当然，我们也发布了预编译版本。

代码语言：javascript复制
# Setup conda
conda create --name labelme python==3.6.0
conda activate labelme

# Build the standalone executable
pip install .
pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme --version

致谢

labelme 是在 mpitid/pylabelme 的基础上开发而成，但后者已经停止开发了。

参考资料

  • https://github.com/wkentaro/labelme/tree/v3.11.2

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/194687.html原文链接：https://javaforall.cn

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