如何安装labelme及如何用labelme进行图像语义分割

安装labelme

首先labelme是一个基于python的深度学习图像标注工具，所以需要在conda的环境下进行下载，conda环境因为博主很早之前就下过了所以在这里就不再进行赘述了，直接从如何安装lebelme开始讲起。
第一步，打开anaconda3 中的anaconda Powershell Prompt

打开之后在其中输入代码

conda create -n labelme python=3.6

这一行代码的作用是在我们的conda环境中创建了一个叫labelme的环境并且给这个环境配备了python =3.6的编译环境。在创建完一个labelme的conda环境之后，我们就可以在这个labelme的conda环境中去安装labelme了。
那么要在labelme的环境中去安装labelme，我们首先要激活labelme这个环境。

conda activate labelme

接着安装labelme所需要的其它环境

conda install pyqt
conda install pillow

分别将这两个库进行安装之后就可以安装labelme了

conda install labelme=3.16.2
pip install labelme==3.16.2

这个地方两个下载指令都可以，如果conda指令可以就不用尝试pip指令了
下载好了之后我们直接在当前窗口输入labelme这个指令就可以打开labelme了。

然后接下来我们就可以进行图像的标注处理了。

我们导入图片就是点open那个图标然后直接点击要标注的图片就可以了，那么标注应该点哪个进行操作呢，我们把鼠标放到图片上并点击右键，我们可以看到有一个create polygons,点击这个之后我们就可以得到像套索一样的工具进行人工标注。

在标注完之后，我们怎么得到我们切割之后的语义信息呢。首先我们在标注完图像之后我们会得到一个与图片名字相同的json文件，我们找到该文件的地址，并用cd命令到该json文件所在的位置

然后在该json文件所在位置，我们继续输入这样的一段代码

 labelme_json_to_dataset  <文件名>.json

这样之后，我们就得到了我们想要的切割之后的文件了。