首先，我们需要准备好Python环境，并使用以下命令安装labelme：pip install labelme 安装完成后，我们就可以开始使用labelme来进行图像标注了。步骤1：打开labelme 在命令行中输入以下命令：labelme 接着，一个名为labelme的窗口将会弹出。步骤2：打开要标注的图像 在labelme窗口中，点击左上角的"File"，然后选择"Op...
一、Anaconda的安装 步骤1:访问Anaconda官网,点击Download,下载Anaconda软件安装包。 步骤2:双击刚下载好的anaconda软件安装包,按照提示进行下一步操作即可。 二、安装labelme 步骤1:打开Anaconda Prompt,…
1.LabelMe LabelMe 最早是由麻省理工学院 (MIT) 的计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 于 2008 年发布的,类型覆盖了实例分割、语义分割、bbox标注、图片分类等,是标注领域中不得不提的元老。 时至2024年8月,LabelMe 也不出意外的进入了...
一、Labelme简介 Labelme是由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具,它使用Python和PyQT编写,支持多边形、矩形、圆形等多种标注方式,以及JSON、COCO等多种数据格式输出。Labelme广泛应用于语义分割、实例分割、姿态估计等任务,是计算机视觉研究的重要辅助工具。 二、安装Labelme 安装Labelme有...
labelme[1]是麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像注释工具,它是用Python和PyQT编写的,用于图像标注。 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)。
2. Labelme 能干啥? 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) ...
1. 安装 LabelMe 首先，你需要安装 LabelMe。它是一个基于网页的工具，不需要下载或安装，只需访问 LabelMe 的网站 即可开始使用。2. 创建项目 一旦进入 LabelMe 的网站，你可以创建一个新项目来开始标注和分割图像。在首页上，点击 "Create a New Project"（创建新项目）按钮。为你的项目命名并选择一个存储...
一、安装labelme第三方库 labelme开源库链接:https://github.com/wkentaro/labelme/tree/main 官方教程很详细,可按照官方教程进行安装,下面只是几个重要步骤: 开始安装前,确保你已经有python环境,并且有安装pip工具(或anaconda也可以) linux和windows的安装过程类似,直接使用指令:pip install labelme ...
在刚才的终端运行:labelme,即可打开主界面 在界面的上端的【Edit】下,可以选择不同的标记方案: 3 语义分割的标注 1 点击左侧的 【Open Dir】选择路径 2 选择 【Create Polygons】 3 对图片的标注区域进行勾选,当最后一个点与第一个点相连,构成了一个闭合的区域,然后就会弹出窗口进行配置标签 ...