labelme使用笔记:目标检测数据集标注和语义分割数据集批量生成

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本专栏包括AI应用开发相关内容分享,包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧
适用于具备一定算法及Python使用基础的人群

  1. AI应用开发流程概述
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  12. 基于selenium和bs4的通用数据采集技术(附代码)
  13. 基于python的知识图谱技术
  14. 一文理清python学习路径
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  16. linux和windows系统下的python环境迁移
  17. linux下python服务定时(自)启动
  18. windows下基于python语言的TTS开发
  19. python opencv实现图像分割
  20. python使用API实现word文档翻译
  21. yolo-world:”目标检测届大模型“
  22. 爬虫进阶:多线程爬虫
  23. python使用modbustcp协议与PLC进行简单通信
  24. ChatTTS:开源语音合成项目
  25. sqlite性能考量及使用(附可视化操作软件)
  26. 拓扑数据的关键点识别算法
  27. python脚本将视频抽帧为图像数据集
  28. 图文RAG组件:360LayoutAnalysis中文论文及研报图像分析
  29. Ubuntu服务器的GitLab部署
  30. 无痛接入图像生成风格迁移能力:GAN生成对抗网络
  31. 一文理清OCR的前世今生
  32. labelme使用笔记

文章目录

  • AI应用开发相关目录
  • 简介
  • 部署
  • 使用


简介

Labelme 是一个开源的数据标注工具,它能够帮助用户为图像、视频等数据添加标签,以供机器学习模型训练使用。Labelme 支持多种类型的标注,包括目标检测、分割、分类等任务,用户可以通过绘制矩形框、多边形、圆形等图形来标注对象,也可以进行像素级的分割标注。

Labelme 的特点包括:

跨平台:Labelme 支持多个操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux。
易于使用:它有一个直观的用户界面,方便用户进行标注工作。
灵活性:支持多种格式的输出,包括常见的 PASCAL VOC、COCO 等格式,方便与其他机器学习框架集成。
可扩展性:Labelme 支持插件,用户可以根据自己的需求定制或扩展功能。
社区支持:作为一个开源项目,Labelme 拥有活跃的社区,用户可以获取支持或分享经验。
Labelme 在学术界和工业界都有广泛的应用,特别是在计算机视觉领域。

部署

conda create -n labelme python=3.6
conda activate labelme
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme

使用

在这里插入图片描述
如上图所示,在labelme指定虚拟环境下运行labelme指令。
在这里插入图片描述
可以选择Open打开一张图片对图片进行标注;
Open Dir选择图片保存的路径,即可标注多张图片。其中,保存ison到指定文件夹:File->Change Output Dir ->选择指定文件夹路径;
create polygons可以进行描边界点,通用还有矩形框等标注方式。
在这里插入图片描述
框住或标注图形后输入对应label即可。

Ctrl+S:保存标注
D:下一张图片
S:上一张图片

一般的目标检测、分类等任务到此结束了,可以使用标注数据集进行算法模型训练。
但对于语义分割等任务还需根据标注生成语义图像。
cd 到指定存储生成的json文件的地址。
运行如下指令即可获得目标数据。

labelme_json_to_dataset  <文件名>.json

在这里插入图片描述
json中包含png原图、yaml文件、png语义图像。

当然这只是一张图像而已,一张一张生成太麻烦,可通过如下代码批量生成:

# labelme版本:3.16.2
import os
import subprocess# JSON文件所在目录,一定要确保json文件与原图像在同一文件夹
json_dir = r"img2\labelme_jsons"# 遍历JSON文件
for json_file in os.listdir(json_dir):if json_file.endswith('.json'):# 构建labelme转换命令json_path = os.path.join(json_dir, json_file)cmd = 'labelme_json_to_dataset ' + json_path# 执行命令subprocess.run(cmd.split())

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