参考：图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练_ZealCV的博客-CSDN博客_语义分割标注工具

在做目标检测任务时，需要用到labelImg进行画框标注，在之前的文章中已经介绍过该工具的使用方法。然而如果是做语义分割的任务时，就不能只是标注框里，需要用另外一种工具labelme进行标注，本文对该工具的安装使用方法进行介绍。

官方教程：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).

1 安装方法

1.1 Ubuntu

# 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

1.2 Windows

========20210525更新==========

windows 上直接下载可执行文件即可，不需要再执行下边的安装步骤

============以下内容可忽略============

首先确保电脑上安装好python和pip，具体安装方法参考这个链接的第1、第2步即可

下载安装anaconda，选择适合自己python版本以及对应系统的，一路默认安装就可以。

安装好后在程序里选择prompt，相当于windows下的cmd，只不过运行目录直接在anaconda下。

然后在prompt里依次输入如下指令：

conda create --name=labelme python=2.7（这一步python=*选择自己的Python版本）
activate labelme
conda install pyqt
pip install labelme

下次启动的时候先启动labelme的conda环境，即按照以下步骤启动

activate labelme
labelme

启动后找到目标文件夹，在使用过程中发现，如果存在中文路径或中文名字的时候，会报编码相关的错，暂时还没有找到解决方法，因此文件中不要出现中文

2 使用方法

2.1 启动

在终端执行以下命令：

labelme

打开如下页面

2.2 标注

点击open dir，选择标注文件所在的文件夹，然后开始标注。注意标注的时候，假如你要标注的对象为人和狗，在画掩码过程中，一幅图像中如果有多个person、dog，命名规则为person1、person2…… dog1、dog2……。因为labelme生成的标签为一个label.png文件，这个文件只有一通道，在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位，而mask要求不同的实例要放在不同的层中。最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray，其中n为该图片中实例的个数。（如果是做语义分割，则没必要如此区分）

标注完成后，会生成一个json文件

3 文件转换

标注完成后，我们得到原图和对应的 json 文件，需要转化成 colormap 标注图，在 labelme 项目中，已经提供了各种转化脚本，我们直接使用即可

git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
cd ./labelme/examples/semantic_segmentation/

然后把图片和 json 文件全部拷贝到 data_annotated 文件夹下，然后运行以下脚本

python labelme2voc.py data_annotated/ data_dataset_voc --labels labels.txt --noviz

生成 data_dataset_voc 文件夹，保存了标注图片

.
├── data_annotated
│   ├── 2011_000003.jpg
│   ├── 2011_000003.json
│   ├── 2011_000006.jpg
│   ├── 2011_000006.json
│   ├── 2011_000025.jpg
│   └── 2011_000025.json
├── data_dataset_voc
│   ├── class_names.txt
│   ├── JPEGImages
│   │   ├── 2011_000003.jpg
│   │   ├── 2011_000006.jpg
│   │   └── 2011_000025.jpg
│   ├── SegmentationClass
│   │   ├── 2011_000003.npy
│   │   ├── 2011_000006.npy
│   │   └── 2011_000025.npy
│   ├── SegmentationClassPNG
│   │   ├── 2011_000003.png
│   │   ├── 2011_000006.png
│   │   └── 2011_000025.png
│   └── SegmentationClassVisualization
│       ├── 2011_000003.jpg
│       ├── 2011_000006.jpg
│       └── 2011_000025.jpg
├── labelme2voc.py
├── labels.txt
└── README.md

图片标注工具Labelme的安装及使用方法相关推荐

图片标注工具LabelImg的安装及使用方法
项目地址:LabelImg 下载地址:Windows/Linux 百度云备份:最近几个版本密码: cnn6 前言我们知道,图片标注主要是用来创建自己的数据集,方便进行深度学习训练.本篇博客将推 ...
图片标注工具LabelImg下载安装使用教程
链接:https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897 labelimg软件是一款免费的图像标注工具,可方便创建自己的数据集, ...
CV之LabelImg：图片标注工具之LabelImg(图像标注工具)的简介、安装、使用方法详细攻略
CV之LabelImg:图片标注工具之LabelImg(图像标注工具)的简介.安装.使用方法详细攻略目录 LabelImg的简介常见的图片标注工具 LabelImg trainingImageLa ...
VOC数据集图片标注工具labelImg简介、安装、使用方法详细攻略（windows） PyQt4、PyQt5
参考文章1:labelImg:图片标注工具之labelImg的简介.安装.使用方法详细攻略参考文章2:LabelImg labelImg的安装用gitbash打开,运行git clone http ...
图片标注工具LabelImg的简单安装
前言最近要用到图片标注工具LabelImg来创建导师的数据集,方便进行深度学习训练.这款工具是全图形界面,用Python和Qt写的,最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件,与PASCAL V ...
使用标注工具Labelme和PaddleSeg实现铁路的图像分割
一.前言该项目是用标注工具Labelme和PaddleSeg实现卫星遥感图像的铁路分割. Labelme是一个标注工具,可以基本实现深度学习的标注任务,让我们标注自己的数据集,不过麻烦的一点就是要自 ...
python图像标记工具怎么用_图片标注工具LabelImg使用教程
1.进入labelImg-master文件夹,在空白处使用 "Shift+鼠标右键" ,选择在此处打开命令窗口,依次输入下面语句即可打开软件. pyrcc4 -o resource ...
图片标注工具 LabelImg 使用教程
转自:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897 作者:Jesse_Mx ------------------------------ ...
文本标注工具BRAT的安装与配置
文本标注工具BRAT的安装与配置因此博客是安装完成之后回顾下写的,所以没有配图说明,仅记录下安装步骤及出现的一些问题,具体安装路线如下: 1.win10下VirtualBox与Ubuntu的安装 B ...
图像标注工具labelimg的安装和使用教程
图像标注工具labelimg的安装和使用教程一.安装labelimg (1)首先通过Win+R快捷打开windows的"运行"对话框,在对话框中输入cmd进行终端界面. (2)在 ...

图片标注工具Labelme的安装及使用方法