labelme 使用教程

labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利用上手的良心工具.

安装

最简单的方式莫过于通过pip安装 pip install labelme

但是由于我们要在其基础上二次开发，所以只能 pip install -e .

cd examples/tutorial
labelme apc2016_obj3.jpg  # specify image file
labelme apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json  # close window after the save
labelme apc2016_obj3.jpg --nodata  # not include image data but relative image path in JSON file
labelme apc2016_obj3.jpg \
  --labels highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball  # specify label list

# semantic segmentation example
cd examples/semantic_segmentation
labelme data_annotated/  # Open directory to annotate all images in it
labelme data_annotated/ --labels labels.txt  # specify label list with a file

可视化真值: labelme_draw_label_png apc2016_obj3_json/label.png
可视化真值并导出数据: labelme_json_to_dataset apc2016_obj3.json -o apc2016_obj3_json

cvat

cvat是OpenCV开发的在线交互式图像和视频标注工具，被用来标注数以亿计的目标和属性，可以在cvat.org体验效果. 其支持众多主流标注格式的导入和导出，为制作标准数据集提供了很大的便利；支持帧间插值和预训练模型自动标注、大多数常用操作均配置快捷键.

安装首先克隆仓库并安装必须的库

sudo apt-get install -y curl redis-server python3-dev python3-pip python3-venv libldap2-dev libsasl2-dev
git clone https://github.com/opencv/cvat
cd cvat && mkdir logs keys
sudo pip3 install -r cvat/requirements/development.txt
python3 manage.py migrate
python3 manage.py collectstatic

新建超级管理员账户，根据提示输入将要新建的管理员账户名、邮箱和密码，注意密码至少8位且不能太简单

python3 manage.py createsuperuser
python3 manage.py runserver --noreload --nothreading --insecure 127.0.0.1:7000

使用谷歌浏览器打开网址127.0.0.1:7000, 使用刚才新建的账户名和密码登录，选择新建任务

使用教程 注册:先注册超级管理员，再赋予普通标注员以权限.

新建标注任务:使用Create new task按钮新建标注任务，设置任务的参数