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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