前言

labelme是一個(gè)非常好用的免費(fèi)的標(biāo)注軟件，博主看了很多其他的博客，有的直接是翻譯稿，有的不全面。對(duì)于新手入門還是有點(diǎn)困難。因此，本文的主要是詳細(xì)介紹labelme該如何使用。

一、labelme是什么？

labelme是圖形圖像注釋工具，它是用Python編寫的，并將Qt用于其圖形界面。說(shuō)直白點(diǎn)，它是有界面的， 像軟件一樣，可以交互，但是它又是由命令行啟動(dòng)的，比軟件的使用稍微麻煩點(diǎn)。其界面如下圖：

它的功能很多，包括：

• 對(duì)圖像進(jìn)行多邊形，矩形，圓形，多段線，線段，點(diǎn)形式的標(biāo)注（可用于目標(biāo)檢-測(cè)，圖像分割等任務(wù)）。
• 對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)行 flag 形式的標(biāo)注（可用于圖像分類 和 清理 任務(wù)）。
• 視頻標(biāo)注
• 生成 VOC 格式的數(shù)據(jù)集（for semantic / instance segmentation）
• 生成 COCO 格式的數(shù)據(jù)集（for instance segmentation）

二、快速安裝使用

安裝教程都是參考的labelme github。

2.1 windows安裝

官網(wǎng)步驟如下：

# python3
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
# or you can install everything by conda command
# conda install labelme -c conda-forge

1.為labelme創(chuàng)建一個(gè)conda環(huán)境，命名為lableme

2.激活該環(huán)境

windows用命令activate labelme 或者 conda activate labelme

很少用windows, 說(shuō)的不對(duì)請(qǐng)指正。

其實(shí)在這一步中，我遇到了一個(gè)問(wèn)題

C:\Windows\system32> conda activate labelme
 
CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run
 
    $ conda init <SHELL_NAME>
 
Currently supported shells are:
 - bash
 - fish
 - tcsh
 - xonsh
 - zsh
 - powershell
 
See 'conda init --help' for more information and options.
 
IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

初始化conda啥的，不是很懂，最后通過(guò)博客解決

我用的第一種方法

• 首先查看conda env 的地址

• 我的在D盤，所以先切換到D盤
• 命令行輸入 conda.bat activate anaconda\envs\labelme（注意和原博客不一樣）

• 再激活就正常了

3 安裝pyqt

前言里講過(guò)labelme是基于Qt的，所以必須安裝

conda/pip install pyqt

4 pip install labelme

2.2 linux安裝

# 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

# or install standalone executable from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

注意：使用如上安裝前，同winsows一樣，需要先創(chuàng)建labelme的conda環(huán)境。

2.3 macos安裝

# macOS Sierra
brew install pyqt  # maybe pyqt5 我用的pip安裝
pip install labelme  # both python2/3 should work

# or install standalone executable/app from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

說(shuō)明：這三種系統(tǒng)我都成功安裝過(guò)，放心吧~

安裝成功的啞子

有如下這些包

下次使用，命令行輸入labelme就可以打開(kāi)軟件啦。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膩?lái)說(shuō)，它是一個(gè)用pyqt5編寫的GUI界面。

三、界面說(shuō)明

圖上看到，這個(gè)界面是非常簡(jiǎn)潔的。

接下來(lái)具體講講如何使用。醫(yī)學(xué)圖像分析，我主要是研究分類和分割，所以重點(diǎn)講解如何標(biāo)注分類標(biāo)簽和分割標(biāo)簽。

四、為圖像創(chuàng)建類標(biāo)簽

4.1 參數(shù)介紹

使用labelme --help會(huì)出來(lái)labelme的使用方法，它包括如下參數(shù)

我們解釋幾個(gè)重要的參數(shù)設(shè)置

• –output：標(biāo)注文件存放位置。如果給的參數(shù)是以.json結(jié)尾，則會(huì)向該文件寫入一個(gè)標(biāo)簽。也就意味著如果使用.json指定位置，則只能對(duì)一個(gè)圖像進(jìn)行注釋。如果位置不是以.json結(jié)尾，程序?qū)⒓俣ㄋ且粋€(gè)目錄。注釋將以與在其上進(jìn)行注釋的圖像相對(duì)應(yīng)的名稱存儲(chǔ)在此目錄中。
• –Flags: 為圖像創(chuàng)建分類標(biāo)簽，多分類用逗號(hào)隔開(kāi)。
• –nosortlabels： 是否對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行排序

舉例：

命令行輸入 labelme image1.png --output image1.json --flags 0,1

其中，image1.png是圖像的地址，而不是名字。注意區(qū)別，因?yàn)槲椰F(xiàn)在的路徑在圖像存放的當(dāng)前文件夾，所以輸入名字就可以直接找到該圖像。如果你當(dāng)前路徑不在圖像存放的文件夾，你需要給出圖像的完整路徑，如F:\labelmeImage\image1.png
–output image1.json 就是把打標(biāo)簽的結(jié)果存放在image1.json這個(gè)文件里。因?yàn)槲沂菍?duì)單一圖像打標(biāo)簽，所以是以.json結(jié)尾。如果是對(duì)一個(gè)文件夾進(jìn)行打標(biāo)簽，那這里就不要以.json結(jié)尾，直接輸入你想存放的文件夾就行。
–flags: 描述你分類的標(biāo)簽是什么，0,1表示分兩類。也可以寫成多類，0,1,2,3,4.也可以用其他字符，如 negative，positive, 或者cat, dog。等等~

4.2 文件夾所有文件創(chuàng)建分類標(biāo)簽

命令行輸入labeme 并且給定分類標(biāo)簽。
打開(kāi)圖上右邊界面后，導(dǎo)入文件夾，就可以點(diǎn)圖像，對(duì)它進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注完一個(gè)，需要對(duì)其進(jìn)行保存，才能打第二個(gè)圖像的標(biāo)簽。這里沒(méi)有給定輸出位置，就會(huì)默認(rèn)保存在圖像這個(gè)文件夾，并且名字和圖像的名字一樣，并以.json結(jié)尾。

4.3 為文件夾所有文件創(chuàng)建分割標(biāo)簽

創(chuàng)建分割標(biāo)簽主要用到多邊形工具, 把需要的區(qū)域框出來(lái)就好了。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自labelme github: labelme/tree/master/examples/semantic_segmentation

五、大概步驟

1.運(yùn)行l(wèi)abelme后，打開(kāi)文件夾

2.使用多邊形工具勾勒目標(biāo)

3.勾勒完成后創(chuàng)建標(biāo)簽

4.微調(diào)邊框。點(diǎn)擊編輯多邊形，有很多操作。如圖上所示

5.最后存儲(chǔ)

以上是簡(jiǎn)單的演示，官方做的實(shí)驗(yàn)如下：

首先下載semantic_segmentation 這個(gè)文件夾。

注意：以下實(shí)驗(yàn)都是在該文件夾下打開(kāi)的終端

標(biāo)注文件

labelme data_annotated --labels labels.txt --nodata --validatelabel exact --config ‘{shift_auto_shape_color: -2}'

作者已經(jīng)標(biāo)注好了，我們就打開(kāi)看看。

標(biāo)簽格式轉(zhuǎn)換

由于標(biāo)注好的文件是json格式，我們將其轉(zhuǎn)化成圖片格式或者其他格式。使用作者給的代碼labelme2voc.py。主要轉(zhuǎn)化的格式有： 類名字文件，原始圖像的jpeg格式，分割圖像的npy格式，png格式， 以及將分割圖像疊在原始圖像上的jpg格式。

作者給的命令： ./labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt

但是運(yùn)行時(shí)會(huì)有報(bào)錯(cuò)，修改成如下運(yùn)行：

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

針對(duì)報(bào)錯(cuò)：如果命令行不好修改代碼，建議直接修改這個(gè)Python文件里面的參數(shù)配置，再運(yùn)行都可以。

六、 其他問(wèn)題

6.1 如何快速查看分割的json文件

labelme_draw_json 2011_000003.json

6.2 json 轉(zhuǎn) png

labelme_json_to_dataset apc2016_obj3.json -o apc2016_obj3_json

apc2016_obj3.json: 待轉(zhuǎn)化的json文件，

apc2016_obj3_json： 轉(zhuǎn)化后文件保存地址

一共會(huì)生成4個(gè)文件：

img.png: Image file.

label.png: uint8 label file.

label_viz.png: Visualization of label.png.

label_names.txt: Label names for values in label.png.

這和第4小節(jié)講的格式轉(zhuǎn)化差不多，4小節(jié)的python文件是可以根據(jù)自己需要隨便改設(shè)置的，而這個(gè)內(nèi)置方法是不允許改動(dòng)的。

到此這篇關(guān)于Python深度學(xué)習(xí)之圖像標(biāo)簽標(biāo)注軟件labelme詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圖像標(biāo)簽標(biāo)注軟件labelme內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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