ubuntu20.04

1. 安装

# 创建labelme的环境
conda create -n labelme python=3.7

# 激活labelme环境
conda activate labelme

# 安装
conda install pyqt
pip install labelme

2. 启动

# fixme: 需要在labelme的环境下
conda activate labelme
labelme

打开的界面

3. 标注

4. 文件转换

labelme github:
https://github.com/wkentaro/labelme.git

标注完成后，我们得到原图和对应的 json 文件，需要转化成 colormap 标注图，在 labelme 项目中，已经提供了各种转化脚本，我们直接使用即可

git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
cd ./labelme/examples/semantic_segmentation/

然后把图片和 json 文件全部拷贝到 data 文件夹下，然后运行以下脚本

python labelme2voc.py data data_dataset_my --labels labels1.txt

运行结果如下

生成 data_dataset_my 文件夹，保存了标注图片

.
├── data
│   ├── 2021-12-23-10-22-46.021.jpeg
│   ├── 2021-12-23-10-22-46.021.json
│   ├── 2021-12-23-10-22-51.026.jpeg
│   └── 2021-12-23-10-22-51.026.json
├── data_dataset_my
│   ├── class_names.txt
│   ├── JPEGImages
│   │   ├── 2021-12-23-10-22-46.021.jpg
│   │   └── 2021-12-23-10-22-51.026.jpg
│   ├── SegmentationClass
│   │   ├── 2021-12-23-10-22-46.021.npy
│   │   └── 2021-12-23-10-22-51.026.npy
│   ├── SegmentationClassPNG
│   │   ├── 2021-12-23-10-22-46.021.png
│   │   └── 2021-12-23-10-22-51.026.png
│   └── SegmentationClassVisualization
│       ├── 2021-12-23-10-22-46.021.jpg
│       └── 2021-12-23-10-22-51.026.jpg
├── labelme2voc.py
├── labels.txt
└── README.md

注：label.txt内容

# 需要加上  __ignore__ 和  _background_
__ignore__
_background_
waste_bag
person