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小白快速上手 labelme：新手图像标注详解教程

article 2024/11/19 4:08:10

前言

本教程主要面向初次使用 labelme 的新手，详细介绍了如何在 Windows 上通过 Anaconda 创建和配置环境，并使用 labelme 进行图像标注。

1. 准备工作

在开始本教程之前，确保已经安装了 Anaconda。可以参考我之前的教程了解 Anaconda 的下载与安装：一步步教你在 Windows 上轻松安装 Anaconda以及使用常用conda命令（超详细）。
本文所有命令操作均在Anaconda Prompt下进行，打开方式如下图。

在这里插入图片描述

2. 创建 Conda 环境

使用 Conda 管理 Python 环境可以避免不同项目之间的依赖冲突。下面是配置步骤：

# 创建 Python 3.9 的新环境（名称为 labelme）
conda create -n labelme python=3.9 -y

# 激活环境
conda activate labelme

注意：可以根据需要选择不同的 Python 版本，但建议使用 3.8 或 3.9，以确保 labelme 的兼容性，版本过高会导致不稳定直接退出程序。

3. 安装 labelme

安装 labelme 有两种主要方法：使用 Conda 或 Pip，各有优缺点。

方法一：使用 pip 安装 `labelme`（简洁快速但不稳定）

激活环境后，直接运行以下命令使用 pip 安装：

pip install labelme

优点：pip 安装方法简洁、快速，适合 Conda 默认不包含 labelme 的情况。

缺点：有时依赖项可能因 Python 版本或系统环境导致兼容性问题。

方法二：使用 Conda 安装 `labelme`（推荐）

激活环境后，直接运行以下命令使用 conda 安装：

conda install -c conda-forge labelme

优点：Conda 会自动解决依赖冲突问题，通常更稳定，且 Conda Forge 提供的包适配性较好。

缺点：Conda Forge 中的包可能不是最新版本，适合追求环境稳定的用户。

4. 启动 labelme

使用以下命令启动 labelme：

labelme

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日志内容结构

2024-11-16 13:26:07,488 [INFO   ] __init__:get_config:67- Loading config file from: C:\Users\Natsu\.labelmerc

在 2024年11月16日 13:26:07，程序正常运行并尝试从路径 C:\Users\Natsu\.labelmerc 加载配置文件。此消息表明程序的配置加载过程已开始，是运行过程中的一个正常操作。

5. LabelMe 的基本操作指南

5.1 图像加载

用户可通过以下方式加载需要标注的图像：
- 在工具栏中选择 “打开” 按钮以加载单张图像。
- 在工具栏中选择 “打开目录” 按钮以加载目标文件夹中的所有图像。

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为方便后续标注文件的管理，可通过 “文件(F)” -> “更改输出路径” 设置 JSON 文件的保存路径。

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建议启用 “自动保存” 功能（通过 “文件(F)” -> “自动保存” 启用），确保标注工作实时保存，避免数据丢失。

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5.2 创建标注框

选择目标图像后，执行以下操作创建标注框：
- 在工具栏中选择 “编辑(E)” -> “创建多边形”，进入标注框绘制模式。
- 使用鼠标在图像上点击以创建多边形的边界点，根据需要绘制目标区域的边界。
- 弹出对话框后，输入标签名称（如“apple”或其他目标名称），以便于分类和管理。
- 确认无误后，点击 “OK” 按钮保存标注内容，系统将自动生成对应的 JSON 格式标注文件。

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5.3 常用快捷键说明

为提高标注效率，labelme 提供以下常用快捷键：

A / D（必会）：切换至上一张或下一张图像。
Ctrl + Z（必会） ：撤销上一步
Ctrl + R：创建矩形框标注。
Ctrl + N：创建多边形标注。
Ctrl + 鼠标滚轮：放大或缩小当前图像视图。
Ctrl + F：还原图像至原始尺寸。
Ctrl + J：切换至编辑模式。

6.结果

标注后的JSON格式文件最后会保存在最初选择"文件(F) -> 更改输出路径"的保存路径下。
如下图所示，可能不同电脑图标不同。右键单击文件并选择“属性”，只要文件后缀显示为.json文件，即表示已正确保存。

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7.Labelme 生成的 JSON 格式文件详解

Labelme 的标注结果以 JSON 文件格式保存，包含了标注图像的相关元数据以及每个标注区域的详细信息。以下是 JSON 文件的主要结构及其说明：

7.1 顶层结构

{
  "version": "5.0.1",
  "flags": {},
  "shapes": [],
  "imagePath": "example.jpg",
  "imageData": null,
  "imageHeight": 800,
  "imageWidth": 600
}

version：记录生成文件的 LabelMe 版本号，便于兼容性分析。
flags：用户定义的标志信息（默认为空，若无特别设置）。
shapes：一个列表，包含了所有标注的几何形状及其属性（详见下文）。
imagePath：图像文件的相对路径或名称，用于追溯标注图像。
imageData：图像的 Base64 编码数据，默认为 null，标识未嵌入图像。
imageHeight 和 imageWidth：标注图像的分辨率（高度和宽度）。

7.2 `shapes` 列表（标注内容）

shapes 是 JSON 文件的核心部分，每个标注对象都会以单独的条目存储在此列表中。结构如下：

"shapes": [
  {
    "label": "apple",
    "points": [[100, 150], [200, 150], [200, 250], [100, 250]],
    "group_id": null,
    "shape_type": "polygon",
    "flags": {}
  }
]

label：该标注区域的标签名称（例如“apple”）。
points：二维数组，存储标注形状的关键点坐标。每个点以 [x, y] 的形式表示。例如，以上数据定义了一个矩形的四个顶点。
group_id：标注分组的 ID，便于组织管理（默认为 null，表示无分组）。
shape_type：标注形状的类型，可为：
- "polygon"：多边形（常用）
- "rectangle"：矩形
- "circle"：圆形
- "point"：单点
- "line"：直线
flags：标注区域的附加属性（默认为空对象 {}）。

7.3 示例完整文件

以下是标注一张图片的 JSON 文件示例：

{
  "version": "5.0.1",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "apple",
      "points": [[100, 150], [200, 150], [200, 250], [100, 250]],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "banana",
      "points": [[300, 100], [350, 150], [300, 200], [250, 150]],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    }
  ],
  "imagePath": "example.jpg",
  "imageData": null,
  "imageHeight": 800,
  "imageWidth": 600
}