labelme是图像图像注释工具,用python编写,并将QT用于其图形界面。 界面如下:
官方链接:https://github.com/wkentaro/labelme
它的功能很多,包括: - 对图像进行多边形,矩形,圆形,多段线,线段,点形式的标注(可用于目标检-测,图像分割等任务)。 - 对图像进行进行 flag 形式的标注(可用于图像分类 和 清理 任务)。 - 视频标注 - 生成 VOC 格式的数据集(for semantic / instance segmentation) - 生成 COCO 格式的数据集(for instance segmentation)
下载地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases?page=1
如果下载比较慢,或者进不去,下方提供了百度网盘地址:
链接: https://pan.baidu.com/s/1NI2CQy9p_lKdyHmhngXCHA
提取码: e5cg
可用自己的手机摄像头,注意要平视角度,图片大小不低于480。不要在网上搜图,必须自己拍。
一共是3状态框,分别是:FALL(跌倒)、UP(站立)、BENDING(中间状态) 注意标注时,英文一定要大写。
一共17个骨骼关节标注点,相关标注顺序以及关节名的对应可参考下表:(表格只是参考,大家标注按照下面的人体骨骼)
第一次标注是没有标签的,标注完一张图后,就会有标签。
按照下图的数字 打点,这是正对着的人,顺序不能反。图上的数字是几,点的标签就是几
如果点被覆盖住了,打一个大概的位置,注意17个点一个都不能少
注意每标注完一张图片,保存一下,可以新建一个文件夹,将标注好的文件保存到新建文件夹里面。保存完之后,FileList框里面对应的文件就会被勾起来。
文件夹里面会多出来一个json文件。
以上第一张数据就标注完成。
标注完成30张就可以了,有能力的同学参考下面链接:
https://blog.csdn.net/m0_57458432/article/details/128220346