【图像标注】Labelme的安装与使用

【参考】

https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/81080452

https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/83036495

【实践】

  主要分为以下几个步骤:

    * 安装Python。Python2或者Python3都可以。

    * 官网下载anaconda,并安装。

    * 打开Anaconda Prompt键入命令,并安装Labelme。

      注意:source activate labelme

      改为:conda activate labelme

    如下图:

    之后,

    * 打开Anaconda Prompt键入labelme,开始标注。

【其他/补充】

原文地址:https://www.cnblogs.com/anno-ymy/p/10718105.html

时间: 2024-08-30 14:19:50

【图像标注】Labelme的安装与使用的相关文章

图像标注工具labelImg安装方法(win7+Python3.5+Qt5)

坑太多. 闪开,老司机开车了. 系统环境:win7 64位,Python3.5.2 qt5 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 1.下载源码 https://github.com/tzutalin/labelImg, download之后,解压. 2.安装Python3.5 py3.5.2 3.安装PyQt5 进入cmd后,输入: pip install PyQt5 CSDN上找一下:PyQt5-5.6-gpl

开源图像标注工具labelme的安装使用及汉化

一 LabelMe简介 labelme是麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具,人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注,项目源代码已经开源. 项目开源地址:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool labelMe项目地址:http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/ MIT的labelme源代码可以安装到服务器上使用,是一个在线的Javascri

语义分割标注labelme图片处理过程

过程(前提是labelme已经安装好): 1在终端输入: 2点击左侧Open Dir选择需要标注的数据文件夹. 3制作图像分割的数据,选择多边形,点击左侧的 create polygons ,回到图片,按下鼠标左键会生成一个点,完成标注后会形成一个标注区域,同时弹出labelme的框,键入标签名字,点击 OK或者回车完成标注. 4标注完成后,点击save保存成同名的.json文件,然后在终端输入: 会生成json文件夹,里面有五个文件,其中label.png和info.yaml使我们需要的 5图

图像标注 python实现-LSTM篇

上一篇文章介绍了RNN的工作原理和在图像标注上的应用,这篇介绍RNN的变体LSTM. 要知道为什么会出现LSTM,首先来看RNN存在什么问题.RNN由于激活函数和本身结构的问题,存在梯度消失的现象,导致 (1)网络结构不能太深,不然深层网络的梯度可以基本忽略,没有起到什么作用,白白增加训练时间. (2)只能形成短期记忆,不能形成长期记忆. 因为梯度逐层减少,只有比较临近的层梯度才会相差不多,所以对临近的信息记忆比较多,对较远的信息记忆差. 接下来看看LSTM怎么解决这个问题: 所有 RNN 都具

深度学习图像标注工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程

VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具,由Visual Geometry Group开发. 可以在线和离线使用,可标注矩形.圆.椭圆.多边形.点和线.标注完成后,可以导出为csv和json文件格式. 地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/. 中文使用教程: 原文:https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/81530952 原文地址:https://ww

制作VOC格式的数据集(图像标注)

在进行深度学习训练时,需要创建自己的数据集,对图像中的目标区域进行标注. 工具:labelimg.exe,这个软件不知道是什么原因,打开闪退,所以最好还是使用github上的源码. 原作者的github:https://github.com/tzutalin/labelImg 这款工具是全图形界面,用Python和Qt写的,最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件,与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的. 由于我是在windows 进行的,所以只介绍windows上的过

windows下labelme的安装

1.安装Anaconda 2.进入Anaconda文件夹下 3.输入conda create --name=labelme python=3.5 4.输入activate labelme 然后建立的labelme环境就会被激活 5.在此激活的环境下输入pip install pyqt5安装pyqt5 6.pyqt5安装完成后输入pip install labelme安装labelme 7.在labelme的激活环境下输入labelme即可打开labelme使用 8.如果要退出labelme环境的

DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法,可对物体进行像素级分割. 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制造自己的数据集,并使用DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用. 课程链接:https://edu.51cto.com/course/18817.html 本课程有两个项目实践: (1) CamVid语义分割 :对CamVid数据集进行语义分割 (2) RoadScene语义分割:对汽车行驶场景中的路坑.车.车道线等进行物体

标注工具

一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/owengbs/article/details/49780225 . . 二.VS标注工具--La