labelme自动标注,labelimg自动标注

  labelme自动标注,labelimg自动标注

  一个名为labeling的数据标注工具是一个全图形化的界面,用Python和Qt编写,可以直接将标注信息转换成XML文件。

  1)下载并安装PyQt5软件包

  下载并解压labelImg源代码到run-https://github.com/Tzu塔林/Labelimg

  下载并解压labelImg-master文件夹。

  执行命令行-pyr cc5-or resources . pyr resources . qrc。

  剪切resources.py文件,并将其放在libs文件夹中。

  打开labelImg.py文件,执行操作界面。

  您可以修改源代码以满足您的特定需求。

  打开是打开一个图像

  Open dir是一个打开的文件夹。

  保存目录是保存图像的路径。

  下一幅图像在以下之间切换

  以前的图像在以前的照片之间切换。

  验证图像检查图像

  保存图像

  创建矩形盒绘图尺寸框

  重复标注框

  删除矩形框删除尺寸框,

  区域中的放大图像

  缩小以缩小图像

  适合窗口图像应用程序窗口

  宽度自适应适合图像的宽度

  2)快捷键

  3)打开labelImg-master文件夹中的data/predefined_classes.txt,更改默认类别。

  单击“打开目录”打开图像文件夹,选择第一个图像并开始标记,使用“创建矩形框”或“鼠标右键”开始边框,单击退出边框,然后双击类别图像。完成后,点击“保存”进行保存。此时,XML文件已经保存在本地。单击下一幅图像前进到下一幅图像。

  查看XML文件

  我的地址:我,https://github.com/wkentaro/label

  需要Ubuntu/macOS/Windows

  Python2/Python3

  PyQt4/PyQt5/PySide2

  这些选项包括:

  令人兴奋的平台安装:Anaconda,Docker

  特定平台安装:Ubuntu、macOS、Windows

  安装Windows Anaconda并在Anaconda提示符下运行它。

  输入labelme打开它。操作基本相同。

  注1)打开这个网站。https://github.com/wkentaro/label me/blob/master/examples/video _ annotation/readme。医学博士

  然后,找到这个地方。

  2)复制并打开:https://RAW。GitHub用户content.com/wkentaro/dot文件/F3 C5 ad 1 f 47834818d 4 F123C 36 ed 59 a 5943709518/local/Bibi cal

  3)复制里面的所有东西。

  4)新建一个文件夹,把这段代码复制到一个新的py文件中,把要标记的视频放在旁边,同一级目录。

  5) shift右键单击打开命令行

  执行:pyhton(我自己的py文件名)(视频文件名)。

  你现在可以做标记了。

  Me是一个语义切分的标注工具,和labelme的区别在于对目标的细节绘制和生成目标的遮罩。这是他和labelimg最大的区别。其他用法也差不多。具体使用方法请参考我的其他博客。这里不多说了。

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