1.在anaconda3下创建一个labelme环境

conda create -n labelme python=3.7

激活环境

source activate labelme 
或
conda activate labelme

2.安装

conda install pyqt 

pip install labelme

3.lableme环境下启动：

conda activate labelme

labelme

4.标注
5.文件转换
labelme 的GitHub
https://github.com/wkentaro/labelme
标注完成后，要获得与原图对应的json文件，在lablemme项目中，有各种转换脚本，我们可以直接使用

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

cd ./labelme/examples/semantic_segmentation/

之后，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 labels.txt

会生成data_dataset_my文件

参考：
https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/122543042#t3
https://www.jb51.cc/docker/1042766.html
最后比较一下labelme和labelimg
labelimg是目标检测的标注工具,采用Python语言编写的，界面用Qt.

labelme是语义分割的标注工具，和labelimg的不同点是要对目标进行详细的标绘，然后会生成一个目标的掩膜。这是他和labelimg的最大区别。
参考----https://blog.csdn.net/zhengxinjie2/article/details/88259885