用好图像标注工具Labelme，让图像识别更轻松！

后端

2023-01-22 02:46:15

Labelme：简化图像标注流程的免费开源工具

图像标注在计算机视觉和人工智能领域至关重要。通过对图像中的对象、区域和模式进行准确标注，机器学习模型可以从标记数据中学习，提升其识别和预测能力。Labelme 是一款备受推崇的免费开源图像标注工具，旨在让此过程变得简单高效。

安装 Labelme

安装 Labelme 的过程因操作系统而异：

Windows： 双击安装程序并按照提示进行操作。
Mac： 将 Labelme 拖放到应用程序文件夹中。
Linux： 解压安装程序并将 Labelme 文件移动到目标目录。

使用 Labelme 标注图像

1. 打开图像

启动 Labelme 并点击“文件”>“打开”。选择要标注的图像并单击“打开”。

2. 选择标注工具

根据标注需求，从工具栏中选择合适的标注工具。Labelme 提供各种工具，包括矩形、圆形、多边形和分割线。

3. 添加标签

使用所选工具在图像上添加标签。对于矩形和圆形，单击并拖动以定义形状。对于多边形，依次单击以创建顶点。分割线用于分隔图像中的不同区域。

4. 管理标签

Labelme 允许您管理标签。创建标签组、为不同对象分配颜色并编辑现有标签。

5. 保存标注结果

完成标注后，单击“文件”>“保存”。选择保存路径并单击“保存”。Labelme 支持 JSON、XML 和 CSV 等多种格式。

Labelme 的优势

Labelme 备受推崇，原因有以下几点：

免费开源： 您可以免费下载和使用 Labelme，无需支付任何许可费。
简单易用： 其直观的界面和明确的指示使其非常适合初学者。
支持多种图像格式： Labelme 可以处理 JPG、PNG、BMP 和 TIFF 等常见图像格式。
多功能标注工具： 提供矩形、圆形、多边形和分割线等广泛的标注工具，以满足各种标注需求。
标签管理功能： 有助于组织和管理标签，从而简化大规模标注任务。

代码示例

下面是使用 Python 库读取和处理 Labelme 标注结果的示例代码：

import labelme
import os

# 打开标注文件
label_file = "path/to/label.json"
with open(label_file) as f:
    label_data = labelme.LabelFile.load_json(f)

# 访问图像信息
image_path = label_data.image_path
image_width = label_data.image_width
image_height = label_data.image_height

# 遍历标签
for shape in label_data.shapes:
    # 提取标签属性
    label = shape.label
    bbox = shape.bbox
    points = shape.points

    # 处理标注数据...