【深度学习之路记录01】语义标注工具Labelme（安装、使用、导出数据集）
关于 Label me
labelme是一款标注软件，我用来创建自己的语义分割的数据集。我使用的是windows环境。
源码：https://github.com/wkentaro/labelme
Labelme安装
方法1 直接使用包
之前搜索到的大部分教程都是通过anaconda安装的。但实际上现在labelme已经支持直接通过exe文件直接使用。下载，打开即是labelme的图形界面。
方法2 通过anaconda安装
这个方法是在有安装包之前比较普遍的方法。其实我建议如果只是用来标注，可以先使用方法1。等到需要进行数据集转换的时候再来通过方法2安装labelme环境。
1.安装python环境
官网：https://www.python.org/
anaconda和labelme都是与python环境相关的。如果没有安装python环境的，可以先安装一个。当然安装anaconda的时候也可以附带安装。我自己是选择单独安装的。
至于版本，可以考虑3.6及以上。
2.安装anaconda
官网：https://www.anaconda.com/
清华镜像源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda可以实现对多个python环境的管理，同时也方便了我们安装和管理许多python的包和库。其创建的虚拟环境小白可以这样理解：A需要python3.6环境，B需要python3.9环境，则可以通过anaconda为A和B配置两个互不干扰的环境供其运行。
在官网下载速度超级慢，经常担心会出错。这个时候我们需要镜像源。（镜像源的东西可以理解为就是那边官网一样的东西）我是在官网下载以后，选择了当时镜像源同版本（同名）的版本。
下载以后双击运行安装即可。
安装时几个tips：
- 在Install for选项中，选择for all users；
- 记住自己安装的路径；
像我当时就是忘记了。如果忘记了，默认应该是在C:\ProgramData\Anaconda3这个路径下的 - Advanced Options中，第一个框是配置环境变量的；第二个框是安装python环境的。我建议可以都不勾选。自行配置环境变量，安装python。或者勾选第一个。总之环境变量一定要有！！
- 最后结束页面的两个框都不勾选
- 结束以后win+R输入cmd打开控制台，输入conda，可以正常弹出就说明安装成功了。
4. 安装labelme
安装完成以后，我们现在所处的环境就是名为“base”的环境。
可以通过在控制台输入以下指令查看现有的环境：
conda env list
如图所示，就会弹出现有的所有环境（包括其名称和地址）。名称后有“*”的为当前所处环境。
然后我们使用以下指令创建新环境：
conda create --name labelme python=3.6
这代表我们创建了一个名为“labelme”的，使用python3.6环境的环境类型。
如果是和我一样直接打开控制台，而不是通过安装好的anaconda powershell，我们一开始是无法直接看到自己所处的环境的。
如图，先输入activate，就会看到路径前出现了(base)。
这代表我们进入了base环境。
然后我们再输入 activate labelme，就激活了labelme环境。
之后输入指令：
conda install pyqt
conda install pillow
pip install labelme
弹出以后按“y”即可安装好库。
最后输入labelme，就会弹出图形界面。该图形界面同直接双击exe文件打开的图形界面。
指令：
图形界面：
Labelme使用
Labelme一些工具的介绍
Open为打开一张图片，OpenDir可以打开一个文件夹。
点击OpenDir打开文件夹后，可以看到右下角的Filelist出现了这个文件夹里所有的图片文件。方框中有勾的是已经标注的文件，没勾的是未处理的文件。
打开文件夹后可以看到这两个图标亮起：
可以按这两个图标，把当前处理的图片跳转到前一张（快捷键A）或后一张（快捷键D）。
这两个图标分别为创建多边形（用来创建新标注），编辑多边形（用来对已经创建的标注进行编辑）
正式使用
我们通过Open的两个选项，都可以打开图片。
打开以后，点击Create Polygons，然后在图片上创建多个点以构成多边形，最后首尾相接，就创建了一个标注。此是会弹出如下：
如果是新标注的一种类型，输入名字即可。如果是以前已经标注过的类型，点击下面的类型名字即可，我们就创建好了一个标注。其他以此类推。
每次点好名字，不用再次点击CreatePolygon工具，可以直接创建下一个多边形。
当我们需要调整我们创建的多边形时，可以选择Edit Polygon工具。然后我们
- 将鼠标移动到多边形上，鼠标会变成手型。右键，选择EditLabel，可以更改该多边形的名字；或可以选择删除、复制等操作。
- 将鼠标移到已经创建的点上，可以拖动点的位置。
- 将鼠标移到轮廓线上，左键可以创建新的点。
保存
标注完成以后，crtl+S可以保存。默认是和照片同路径、同文件名的一个json文件。
用Labelme制作VOC数据集
- 创建一个工作文件夹，名字随意，我命名为“semantic_segmentaion"
- 在工作文件夹下创建名为”images“的文件夹将我们标注好的原图片+json文件放在里面。
- 进入github源码网站，找到如下文件夹：
然后依次进入examples -> semantic_segmentation，找到labelme2voc.py，打开。
- 在自己的”semantic_segmentation“新建一个labelme2voc.py文件，将刚才网页里的代码都复制进去。
- 在自己的”semantic_segmentation“新建一个”labels.txt“文件，写：
__ignore__
_background_
label1
label2
...
其中将“label1 label2 …”内容修改为你自己标注的文件里面的标签名字，一行一个。比如我的是这样：
最后在控制台中，先用前面的方法进入labelme环境。
然后在路径中进入我们的“semantic_segmentation”文件夹，输入指令：
python labelme2voc.py images target --labels labels.txt
其中target是我们新的数据集的文件夹名字，必须是一个没有创建过的文件夹。
然后等待一张一张图运行就好了。
数据集
最后我们会在“semantic_segmentation”文件夹里找到一个“target”文件夹：
其中
JPEGImages存放了原图
SegmentationClassPNG存放了我们需要的掩码图片
恭喜你第一步大功告成~