深度学习|语义分割labelme的安装和使用教程

环境
window10 + python3.7 +anaconda3

如果没有安装anaconda3，可以跟着 anaconda安装配置教程 安装一下，深度学习必备工具。

一、安装

进入anaconda中的python环境，然后输入pip install labelme，回车进行安装。

二、使用

1、在python环境中输入labelme，回车就会打开下图所示的标注窗口。

2、点击左侧create polygons，开始框区域，鼠标点击就会放置一个点，然后拉线再放下一个点，这样环绕框选物体一周，最后终点和起点相交，打上标签，点击OK，再点击左侧Save保存为json文件。

如果过程中想撤销某个点，ctrl+z。

3、标注完数据集之后，我们会得到和图像数量相同的json文件。现在我们要将这些json文件转换为可视化的标注图像。

4、在python环境中，输入labelme_json_to_dataset F:\test\1.json，将1.json文件转换成我们需要的训练集图像。

这时候在json文件的文件夹下会出现一个新的文件夹1_json，打开看下里面内容：

5、可以看到生成的文件夹中，有原图，label图，label名，label可视图，我们打开这些文件：

至此，语义分割的训练集标注完成。