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Labelme快速标注方法

来源:千锋教育
发布人:xqq
时间: 2023-11-22 12:46:22 1700628382

一、标注概述

Labelme是一个基于Web的图像标注工具,通过Labelme可以将图像标注成需要的任意形式,同时还可以生成标注数据集。在机器学习和深度学习领域,标注是非常重要的一环,因为只有准确、高质量的标注数据集才能保证机器学习和深度学习的模型效果。

这里主要介绍Labelme的安装和使用,方便大家快速上手标注工作。

二、Labelme安装与配置

Labelme可以通过pip命令进行安装:

pip install labelme

安装成功后,运行命令:

labelme

即可启动Labelme。

三、Labelme标注基本流程

四、Labelme标注高级用法

五、样例代码

下面是一个简单的代码实现,可以对图片进行标注,并将结果保存成json文件。

import json
import os
import numpy as np
import base64
import cv2

from labelme import utils
from labelme._version import __version__ as labelme_version

def main():
    data = {}
    data['version'] = labelme_version
    data['flags'] = {}
    data['imagePath'] = 'test_image3.jpg'

    # 读入图片
    img_name = 'test_image3.jpg'
    img = cv2.imread(img_name)
    data['imageHeight'] = img.shape[0]
    data['imageWidth'] = img.shape[1]

    # 读入标注
    shapes = []
    with open('test_image3.json') as f:
        json_data = json.load(f)
    for i in json_data['shapes']:
        label = i['label']
        points = i['points']
        group_id = i['group_id']
        shape_type = i['shape_type']
        points_arr = np.array(points)
        shapes.append({'label': label, 'points': points_arr.tolist(), 
            'group_id': group_id, 'shape_type': shape_type, 
            'flags': {}})

    # 构建结果
    data['shapes'] = shapes
    img_str = cv2.imencode('.jpg', img)[1].tostring()
    data['imageData'] = base64.b64encode(img_str).decode('utf-8')

    # 保存结果
    with open('result.json', 'w') as f:
        json.dump(data, f)

tags: 8083端口
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