返回

LabelMe 安装指南：助您轻松标注，大图也无碍

人工智能

前言

LabelMe 是一款功能强大的标注工具，深受计算机视觉研究人员和从业者的喜爱。然而，官方提供的 LabelMe 版本存在一个痛点：它不支持大图像的标注，这对于遥感图像和医学图像等需要处理大尺寸图像的领域来说是一个不小的限制。

本文将提供一个详细的分步指南，教您如何安装修改后的 LabelMe 版本，该版本支持大图像的标注，为您提供更流畅、高效的图像标注体验。

第 1 步：安装 Python

首先，确保您的计算机已安装 Python 3.6 或更高版本。您可以从官方网站下载并安装 Python：

https://www.python.org/downloads/

第 2 步：克隆 LabelMe 仓库

使用 Git 命令行工具克隆修改后的 LabelMe 仓库：

git clone https://github.com/microsoft/labelme-master

第 3 步：安装依赖项

在克隆的 LabelMe 仓库中，运行以下命令安装必要的依赖项：

pip install -r requirements.txt

第 4 步：运行 LabelMe

安装完成后，您就可以运行 LabelMe 了。打开命令行窗口，导航到 LabelMe 仓库，然后运行以下命令：

python labelme/labelme.py

第 5 步：导入大图像

现在，您就可以导入并标注大图像了。单击“文件”菜单，选择“打开”，然后选择您要标注的图像。修改后的 LabelMe 版本将自动调整界面以适应大图像的尺寸。

技巧：

  • 批量标注： LabelMe 支持批量标注，您可以同时导入和标注多个图像。
  • 键盘快捷键： 使用键盘快捷键可以提高标注效率。有关快捷键列表，请参阅 LabelMe 文档。
  • 导出标注： 您可以使用 JSON 或 COCO 格式导出标注结果。
  • 寻求帮助： 如果您遇到任何问题，请查阅 LabelMe 官方文档或在 GitHub 上寻求帮助：

https://github.com/microsoft/labelme/issues

结语

通过安装修改后的 LabelMe 版本，您现在可以轻松标注大图像，满足您的计算机视觉项目需求。这款工具强大的功能和对大图像的支持将为您带来无与伦比的标注体验。开始探索吧，充分利用 LabelMe 的强大功能，提升您的图像标注效率！