Python 딥 러 닝 이미지 태그 레이 블 소프트웨어 labelme 상세 설명

머리말
labelme 는 매우 사용 하기 좋 은 무료 레이 블 소프트웨어 입 니 다.블 로 거들 은 다른 블 로 그 를 많이 보 았 습 니 다.어떤 것 은 직접 번역 원고 이 고 어떤 것 은 전면적 이지 않 습 니 다.초보 자의 입문 은 여전히 좀 어렵다.따라서 본 고 는 주로 labelme 를 어떻게 사용 해 야 하 는 지 상세 하 게 소개 한다.
1.labelme 는 무엇 입 니까?
labelme 는 그래 픽 설명 도구 입 니 다.Python 으로 작 성 된 것 이 고 Qt 를 그래 픽 인터페이스 에 사용 합 니 다.솔직히 말 하면 인터페이스 가 있 고 소프트웨어 처럼 상호작용 을 할 수 있 지만 명령 행 에서 시작 되 어 소프트웨어 의 사용 보다 조금 번 거 롭 습 니 다.그 인 터 페 이 스 는 다음 그림 과 같다.

그것 의 기능 은 매우 많다.
4.567917.이미지 에 대해 다각형,사각형,원형,다단 선,선분,점 형식의 표 시 를 한다(목표 검사-측정,이미지 분할 등 작업 에 사용 할 수 있다)

이미지 에 대해 flag 형식의 표 시 를 합 니 다(이미지 분류 와 청소 작업 에 사용 할 수 있 습 니 다)

비디오 태그

VOC 형식의 데이터 세트 생 성(for semantic/instance segmentation)

COCO 형식의 데이터 세트 생 성(for instance segmentation)

2.빠 른 설치 사용
설치 튜 토리 얼 은 모두 참고 한 labelme github 입 니 다.
2.1 윈도 우즈 설치
홈 페이지 절 차 는 다음 과 같다.

# python3
conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
# conda install pyqt
# pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme
# or you can install everything by conda command
# conda install labelme -c conda-forge

1.labelme 에 conda 환경 을 만 들 고 lableme 이 라 고 명명 합 니 다.

2.이 환경 활성화

windows 명령 으로 activate labelme 또는 conda activate labelme
windows 를 거의 사용 하지 않 습 니 다.틀린 말 은 지적 해 주세요.
사실 이 단계 에서 나 는 문 제 를 만 났 다.

C:\Windows\system32> conda activate labelme
 
CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run
 
    $ conda init <SHELL_NAME>
 
Currently supported shells are:
 - bash
 - fish
 - tcsh
 - xonsh
 - zsh
 - powershell
 
See 'conda init --help' for more information and options.
 
IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

콘 다 초기 화 같은 거 잘 모 르 겠 어 요.마지막 으로 블 로 그 를 통 해 해결 할 게 요.
제 가 쓰 는 첫 번 째 방법.
먼저 conda env 의 주 소 를 봅 니 다
4.567917.제 것 은 D 판 에 있 기 때문에 D 판 으로 먼저 전환 합 니 다.4.567918.

명령 행 에 conda.bat activate anaconda\envs\labelme 를 입력 하 십시오

4.567917.재 활성화 하면 정상 입 니 다.4.567918.
3 pyqt 설치
앞에서 말 했 듯 이 labelme 는 Qt 기반 이 므 로 설치 해 야 합 니 다.
conda/pip install pyqt
4 pip install labelme
2.2 linux 설치

# Ubuntu 14.04 / Ubuntu 16.04
# Python2
# sudo apt-get install python-qt4  # PyQt4
sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5
sudo pip install labelme
# Python3
sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5
sudo pip3 install labelme

# or install standalone executable from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

메모:위 에 설치 하기 전에 winsows 와 같이 labelme 의 conda 환경 을 만들어 야 합 니 다.
2.3 macOS 설치

# macOS Sierra
brew install pyqt  # maybe pyqt5    pip  
pip install labelme  # both python2/3 should work

# or install standalone executable/app from:
# https://github.com/wkentaro/labelme/releases

설명:이 세 가지 시스템 을 모두 성공 적 으로 설 치 했 으 니 안심 하 세 요~
벙어리
아래 와 같은 가방 이 있 습 니 다.

다음 에 사용 하면 명령 행 에 labelme 를 입력 하면 소프트웨어 를 열 수 있 습 니 다.엄밀 하 게 말 하면 pyqt 5 로 작 성 된 GUI 인터페이스 입 니 다.

3.인터페이스 설명

그림 에서 보 듯 이 이 화면 은 매우 간결 하 다.
다음은 어떻게 사용 하 는 지 구체 적 으로 말씀 드 리 겠 습 니 다.의학 이미지 분석 에 있어 저 는 주로 분류 와 분할 을 연구 하기 때문에 분류 라벨 과 분할 라벨 을 어떻게 표시 하 는 지 에 중심 을 두 었 습 니 다.
4.이미지 에 클래스 탭 만 들 기
4.1 매개 변수 소개
labelme--help 를 사용 하면 labelme 의 사용 방법 이 나 옵 니 다.다음 매개 변 수 를 포함 합 니 다.

우 리 는 몇 가지 중요 한 매개 변수 설정 을 설명 한다.
Coutput:파일 저장 위 치 를 표시 합 니 다.주어진 인자 가.json 으로 끝나 면 이 파일 에 탭 을 기록 합 니 다.즉,제 이 슨 이 지정 한 위 치 를 사용 하면 하나의 그림 에 만 설명 할 수 있다 는 것 을 의미한다.위치 가 제 이 슨 으로 끝나 지 않 으 면 프로그램 은 디 렉 터 리 라 고 가정 합 니 다.설명 은 이 디 렉 터 리 에 주석 을 달 고 있 는 그림 에 해당 하 는 이름 으로 저 장 됩 니 다

CFlags:이미지 에 분류 라벨 을 만 들 고 여러 분 류 는 쉼표 로 구분 합 니 다

Cnosortlabels:라벨 정렬 여부예:
명령 행 입력 labelme image1.png--output image1.json--flags 0,1

그 중에서 image1.png 는 이름 이 아 닌 그림 의 주소 입 니 다.현재 경로 가 그림 에 저 장 된 현재 폴 더 이기 때문에 이름 을 입력 하면 이 그림 을 직접 찾 을 수 있 습 니 다.현재 경로 가 그림 에 저 장 된 폴 더 에 없다 면 F:\labelmeImage\\image1.png 와 같은 그림 의 전체 경 로 를 제시 해 야 합 니 다.
Coutput image1.json 은 탭 결 과 를 image1.json 파일 에 저장 합 니 다.나 는 단일 그림 에 라벨 을 붙 이기 때문에 제 이 슨 으로 끝난다.폴 더 에 탭 을 붙 이 는 것 이 라면.json 으로 끝나 지 않 고 저장 하고 싶 은 폴 더 를 입력 하면 됩 니 다.
Cflags:분류 한 라벨 이 무엇 인지 설명 하고 0,1 은 두 가지 로 나 뉜 다.0,1,2,3,4.네 거 티 브,positive,cat,dog 등 다른 문자 로 도 쓸 수 있 습 니 다.잠깐 만~
4.2 폴 더 의 모든 파일 에 분류 탭 생 성

명령 행 에 labeme 를 입력 하고 분류 탭 을 지정 합 니 다.
그림 의 오른쪽 화면 을 열 고 폴 더 를 가 져 오 면 그림 을 눌 러 표시 할 수 있 습 니 다.하 나 를 표시 하고 저장 해 야 두 번 째 그림 의 탭 을 칠 수 있 습 니 다.출력 위 치 를 지정 하지 않 으 면 기본적으로 그림 폴 더 에 저장 되 고 이름 은 그림 의 이름과 같 으 며.json 으로 끝 납 니 다.
4.3 폴 더 의 모든 파일 에 분할 탭 만 들 기
분할 탭 을 만 드 는 데 는 주로 다각형 도 구 를 사용 합 니 다.필요 한 영역 상 자 를 꺼 내 면 됩 니 다.
실험 데 이 터 는 labelme github:labelme/tree/master/examples/semanticsegmentation



대략
1.labelme 를 실행 한 후 폴 더 열기
2.다각형 도구 로 대상 그리 기
3.그리 기 완료 후 탭 만 들 기
4.테 두 리 를 살짝 조절 한다.다각형 편집 을 누 르 면 동작 이 많 습 니 다.그림 에서 보 듯 이
5.마지막 저장 소
이상 은 간단 한 시연 입 니 다.공식 적 으로 한 실험 은 다음 과 같 습 니 다.
우선 semantic 다운로드segmentation 이 폴 더.

메모:다음 실험 은 이 폴 더 에서 열 린 터미널 입 니 다.

레이 블 파일
labelme data_annotated --labels labels.txt --nodata --validatelabel exact --config ‘{shift_auto_shape_color: -2}'

작가 가 이미 표 시 를 다 했 으 니,우 리 는 열 어 보 자.
탭 형식 변환
표 시 된 파일 은 json 형식 이기 때문에 그림 형식 이나 다른 형식 으로 바 꿉 니 다.작성 자가 준 코드 labelme2voc.py 를 사용 합 니 다.주로 전환 하 는 형식 은 클래스 이름 파일,원본 이미지 의 jpeg 형식,분할 이미지 의 npy 형식,png 형식,분할 이미 지 를 원본 이미지 에 접 는 jpg 형식 입 니 다.


저자 가 준 명령:.../labelme2voc.py dataannotated data_dataset_voc --labels labels.txt
그러나 실행 중 오류 가 발생 할 수 있 습 니 다.다음 과 같이 수정 되 었 습 니 다.
python labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt
오류 보고:명령 행 이 코드 를 수정 하지 못 하면 이 Python 파일 의 매개 변수 설정 을 직접 수정 하고 실행 하 는 것 을 권장 합 니 다.
여섯, 기타 문제
6.1 분 단 된 제 이 슨 파일 을 어떻게 빨리 봅 니까?

labelme_draw_json 2011_000003.json

6.2 json 회전 png

labelme_json_to_dataset apc2016_obj3.json -o apc2016_obj3_json

apc2016_object 3.json:전환 할 json 파일,
apc2016_obj3_json:변환 후 파일 저장 주소
총 4 개의 파일 이 생 성 됩 니 다:
img.png: Image file.
label.png: uint8 label file.
label_viz.png: Visualization of label.png.
label_names.txt: Label names for values in label.png.

이것 은 4 소절 에서 말 한 형식 전환 과 차이 가 많 지 않 습 니 다.4 소절 의 python 파일 은 자신의 필요 에 따라 마음대로 설정 을 바 꿀 수 있 습 니 다.이 내장 방법 은 변경 할 수 없습니다.
파 이 썬 딥 러 닝 이미지 태그 레이 블 소프트웨어 labelme 에 대한 자세 한 설명 은 여기까지 입 니 다.더 많은 파 이 썬 이미지 태그 레이 블 소프트웨어 labelme 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많이 지 켜 주세요!