标注工具labelme_数据标注从哪里接单

大家好，很高兴再次和大家见面，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

10. Labelme 是什么？ Labelme 是一款图形界面的图像标注软件，设计灵感源自 https://www.php.cn/link/1271475706211e282089b789f5f73b24 Python 语言编写，图形界面基于 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？ Labelme 能够对图像进行多边形、矩形、圆形、多段线、线段和点的标注（适用于目标检测、图像分割等任务）。它还支持对图像进行标记（用于图像分类和清理任务）。此外，Labelme 可以进行视频标注，生成 VOC 格式的数据集（用于语义分割和实例分割），以及生成 COCO 格式的数据集（用于实例分割）。

3. Labelme 安装要求 Labelme 的安装要求包括：

• 操作系统：Ubuntu、macOS、Windows
• Python 版本：Python2 或 Python3
• Qt 版本：PyQt4、PyQt5 或 PySide2

4. Labelme 安装方法 Labelme 的安装方法主要分为两类：

通用安装方法（适用于各平台）：

• Anaconda
• Docker

各平台上的安装方法：

• Ubuntu
• macOS
• Windows

4.1 Anaconda 首先安装 Anaconda，然后运行以下命令：

#################### 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://www.php.cn/link/be7c20a83fb93c62352414aa58e525c2
<p>#################### for Python 3 ####################
conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme</p><h1>conda install -c conda-forge pyside2</h1><h1>conda install pyqt</h1><p>pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme

4.2 Docker 首先安装 Docker，然后运行以下命令：

wget <a href="https://www.php.cn/link/97ac043e24f12ce6b09bb8817efce982">https://www.php.cn/link/97ac043e24f12ce6b09bb8817efce982</a> -O labelme_on_docker
chmod u+x labelme_on_docker</p><h1>Maybe you need <a href="https://www.php.cn/link/7cf67a2def04352826be6914e1bb5405">https://www.php.cn/link/7cf67a2def04352826be6914e1bb5405</a> on macOS</h1><p>./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

Ribbet.ai

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下载

# Ubuntu 14.04 / Ubuntu 16.04</p><h1>Python2</h1><h1>sudo apt-get install python-qt4  # PyQt4</h1><p>sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5
sudo pip install labelme</p><h1>Python3</h1><p>sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5
sudo pip3 install labelme

4.4 macOS

# macOS Sierra
brew install pyqt  # maybe pyqt5
pip install labelme  # both python2/3 should work</p><h1>or install standalone executable / app</h1><p>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：

# Windows 上的 Pillow5 会导致 dll 加载错误，所以请安装 Pillow4。</p><h1>详情见：<a href="https://www.php.cn/link/c596cd46b0e3eac0e2fa9b23590a60ab">https://www.php.cn/link/c596cd46b0e3eac0e2fa9b23590a60ab</a></h1><p>conda install pillow=4.0.0

5. Labelme 使用教程 Labelme 支持多种形式的图像数据标注，并以 JSON 文件存储标注信息。以下是 labelme 软件的基本操作介绍。

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

--labels

--nodata

--nosortlabels

--output

labelme --help

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 除了能进行上述形式的标注，还能进行以下形式的标注：

• 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 文件转换为一组图像和标签文本文件。

3. labelme_draw_label_png

   ：将标签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。

关于上述三个命令的详细使用方法，请参见：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

pip install hacking pytest pytest-qt
flake8 .
pytest -v tests

8. Developing

git clone <a href="https://www.php.cn/link/be7c20a83fb93c62352414aa58e525c2">https://www.php.cn/link/be7c20a83fb93c62352414aa58e525c2</a>
cd labelme</p><h1>Install anaconda3 and labelme</h1><p>curl -L <a href="https://www.php.cn/link/ebd915aa666c3c541d16253342ab39c4">https://www.php.cn/link/ebd915aa666c3c541d16253342ab39c4</a> | 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。

# Setup conda
conda create --name labelme python==3.6.0
conda activate labelme</p><h1>Build the standalone executable</h1><p>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://www.php.cn/link/f3678d7c62c8fb66cf6b7946dc16a20e

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