图像标注工具Labelme和LabelImg

Labelme工具

用于图像分割标注

源码地址 github链接

安装

安装十分简单,直接sudo pip install labelme即可

安装完成之后在终端运行labelme即可以打开程序界面,进行图像标注。

标注过程

打开界面如下图所示:

这里写图片描述

标注过程是使用多边形进行标注,操作如下:

这里写图片描述

然后输入标签即可。标注完成之后点击保存,即将标注好的标签保存称相应的json格式的数据。

转换VOC格式的数据

切换到labelme/examples/semantic_segmentation/目录下,然后执行

./labelme2voc.py labels.txt data_annotated data_dataset_voc

其中label.txt为相应的标签文件,data_annotated为之前标注好的图像数据和相应的json文件,data_dataset_voc为你保存的目录。

其中你的label文件是你第一步标注的时候的标签,其中,在标签的头两行一定要加上
__ignore__
_background_

不然的话,执行的过程中会报错。

LabelImg工具

github链接地址

这个是好的,原版的github的地址上那个工具下载下来之后安装总是会报错误,可能是我自己的电脑的问题,于是果断弃掉了。

  • 这个工具是用于目标检测的标注工具,制作类VOC数据集

  • 使用方法

    执行:make all
    执行: ./labelImg.py

  • 修改类别

    修改 data/predefined_classes.txt 为你自己的类别即可
    然后生成的XML文件会保存在Annotation文件夹下。当然,也可以自己指定。

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