labelme快速标注方法,ai数据标注哪里接单
名为labeling的数据标记工具是全图形界面，用Python和Qt编写，可以直接将标记信息转换为XML文件
1 )下载安装PyQt5软件包
下载并解压labelImg源代码运行- https://github.com/Tzu talin/label img
下载并解压缩的文件夹labelImg-master
命令行执行- pyr cc5-oresources.py resources.qrc
剪切resources.py文件并将其放入libs文件夹中
打开labelImg.py文件并执行操作界面
可以修改源代码以适应自己的特定要求
open是打开一个图像
open dir是打开文件夹
change save dir是保存图像的路径
next lmage在以下一张之间切换
prev lmage在上一张照片之间切换
验证图像检查图像
save保存图像
一个create rectbox画尺寸框
重复尺寸标注框
Delete RectBox删除尺寸框，
区域内放大图像
Zoom Out缩小图像
Fit Window图像应用窗口
Fit Width图像自适应宽度
2 )快捷键
3 )在labelImg-master文件夹中打开data/predefined_classes.txt并更改默认类别
单击" Open Dir "以打开图像文件夹，选择第一个图像并开始标记，使用" Create RectBox "或"鼠标右键"开始边框，单击以退出边框，然后双击类别图像完成后，单击“保存”保存。 此时，XML文件已经保存在本地。 单击" Next Image "前进到下一个图像
查看XML文件
labelme地址： https://github.com/wkentaro/label me
需要Ubuntu/macOS/Windows
Python2/Python3
PyQt4/PyQt5/PySide2
这些选项包括：
平台激动人心的安装： Anaconda，Docker
特定于平台的安装： Ubuntu、macOS、Windows
Windows安装Anaconda，并在Anaconda Prompt中运行。
输入labelme即可打开。 基本操作是一样的
视频注释1 )打开此网站。 https://github.com/wkentaro/label me/blob/master/examples/video _ annotation/readme.MD
然后，找到这里
2 )复制打开： https://raw.github user content.com/wkentaro/dot files/F3 C5 ad1 f 47834818 D4 f123 c 36 ed 59 a 5943709518/local/bibical
3 )复制里面的所有内容
4 )创建新文件夹，将此代码复制到新的py文件中，将要标记的视频放在旁边，放在同级目录下
5 ) shift右击打开命令行
执行： pyhton (我自己取的py文件名) (视频文件名) )。
现在可以标记了
labelme是语义分割的注释工具，与labelimg的不同之处在于详细绘制目标，生成目标的掩码。 这是他和labelimg最大的区别，其他用法都很相似。 具体使用方法请参考我的其他博客。 我在这里不怎么说话。