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  • 图片标注工具LabelImg使用教程

    万次阅读 多人点赞 2016-12-13 10:24:34
    前言我们知道,图片标注主要是用来创建自己的数据集,方便进行深度学习训练。本篇博客将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg,重点介绍其安装以及使用的过程。在此感谢原作者在github所做的贡献,这款工具是全...

    项目地址:LabelImg
    下载地址:Windows/Linux
    百度云备份:最近几个版本 密码: cnn6

    前言

    我们知道,图片标注主要是用来创建自己的数据集,方便进行深度学习训练。本篇博客将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg,重点介绍其安装以及使用的过程。如果想简便,请直接下载打包版本(下载地址见开头),无需编译,直接打开就能用!

    在此感谢原作者在Github所做的贡献,博主发现软件一直在更新,各位小伙伴可以关注其最新版本。这款工具是全图形界面,用Python和Qt写的,最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件,与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。

    PS.作者在5月更新了代码,现在最新的版本号是1.3.0,博主亲测,源代码在Windows 10和Ubuntu 16.04上运行正常。

    Ubuntu源码安装

    由于Ubuntu系统自带python,这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上,同时需要PyQt和lxml的支持。

    Python2+Qt4

    sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
    sudo pip install lxml
    make qt4py2
    python labelImg.py
    python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

    Python3+Qt5

    sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
    sudo pip3 install lxml
    make qt5py3
    python3 labelImg.py
    python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

    下面命令是很久以前的安装方式,应该不适应新的代码了。

    $ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安装PyQt4
    $ sudo pip install lxml # 安装lxml,如果报错,可以试试下面语句
    $ sudo apt-get install python-lxml
    
    $ git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
    $ cd labelImg
    $ make all
    $ ./labelImg.py # 或者 python labelImg.py
    # 作者新加的命令模式(应该只适用于最新github代码)
    $ ./labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] 

    Ubuntu pip安装

    作者最近(2017.05)增添的一种安装方式,使用Python的pip工具安装,感觉更方便了,博主暂未测试。

    $ pip install labelImg
    $ labelImg
    $ labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

    Windows环境下安装

    由于Windows不像Linux那样自带Python,所以安装过程要稍微麻烦一些,重点是解决Python的安装问题。Python3环境下的安装作者没有写,结合上述内容,就是Python3+Qt5的组合,因此不能再使用Qt4,如果同时存在两个版本的Qt,会报错。

    安装Anaconda 4.2.0

    这里选择安装Anaconda,它是一款十分好用的python集成安装环境,主要是方便扩展包管理。具体介绍可参考这篇博客 。首先从官网下载最新的版本,这里我下载的是64位的python2.7版本。然后双击安装,一般点选“for all person”,然后安装到系统默认位置即可。安装成功后建议在环境变量path里面增加一条“C:\Program Files\Anaconda2”
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    安装PyQt包

    打开命令行窗口,输入conda list ,会列出所有预装的python扩展包,可以看到里面已经有了lxml,但是缺少PyQt。命令行输入conda install pyqt=4 ,等待一会即可完成PyQt4的安装。
    这里写图片描述

    下载源码并运行

    在原作者的github下载源码压缩包,解压可得到名为labelImg-master的文件夹,进入该文件夹,在空白处使用“Shift+鼠标右键”,进入当前目录的命令行窗口,依次输入下面语句即可打开软件。

    pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
    python labelImg.py
    python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

    这里写图片描述

    使用方法

    • 修改默认的XML文件保存位置,使用快捷键“Ctrl+R”,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存

    • 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,修改默认类别,比如改成person、car、motorcycle三个类别。

    • “Open Dir”打开图片文件夹,选择第一张图片开始进行标注,使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框,单击结束画框,再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存,此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。

    • 标注过程中可随时返回进行修改,后保存的文件会覆盖之前的。

    • 完成标注后打开XML文件,发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    后续说明

    • 原作者也发布了打包好的软件,包括Windows和Linux平台,无需编译,可以直接运行,不愿意折腾的朋友可以使用这个版本,直接下载最新的版本即可(目前是1.3.2)。LabelImg打包版本 (PS.Linux版本如果提示权限问题,可加sudo)

    • 最近有人运行Github的源码版本时,总是遇到各种错误(参见评论区),个人感觉是作者的更新出了问题,这里提供一份之前版本的源码,亲测可用,LabelImg可运行版(源码)。使用方法:解压后,执行./labelimg.py 命令。

    • 官方下载地址可能被墙,提供1.3.0打包版本(之后的版本暂未测试):百度云


    其他同类标注工具(Github):
    Yolo_mark
    BBox-Label-Tool
    ImageLabel

    展开全文
  • 深度学习图像标注工具汇总

    万次阅读 多人点赞 2018-01-11 17:32:15
    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: 它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据...

    对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型,但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具:

    Labelme

    Labelme适用于图像分割任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme
    该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下:
    https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json
    同时该软件提供了将json文件转化为labelimage的功能:
    这里写图片描述

    labelImg

    Labelme适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:https://github.com/tzutalin/labelImg
    其中标签存储功能和“Next Image”、“Prev Image”的设计使用起来比较方便。
    该软件最后保存的xml文件格式和ImageNet数据集是一样的。

    yolo_mark

    yolo_mark适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自于下面的项目:https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
    它是yolo2的团队开源的一个图像标注工具,为了方便其他人使用yolo2训练自己的任务模型。在linux和win下都可运行,依赖opencv库。

    Vatic

    Vatic适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:http://carlvondrick.com/vatic/
    比较特别的是,它可以做视频的标注,比如一个25fps的视频,只需要隔100帧左右手动标注一下物体的位置,最后在整个视频中就能有比较好的效果。这依赖于软件集成的opencv的追踪算法。

    Sloth

    Sloth适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:
    https://github.com/cvhciKIT/sloth
    https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~baeuml/projects/a-universal-labeling-tool-for-computer-vision-sloth/
    在标注label的时候,该软件可以存储标签,并呈现标注过的图片中的bbox列表。

    Annotorious

    Annotorious适用于图像检测任务的数据集制作:

    这里写图片描述

    它来自下面的项目:
    http://annotorious.github.io/index.html
    代码写的相当规范,提供了相应的API接口,方便直接修改和调用。

    RectLabel

    RectLabel适用于图像检测任务的数据集制作:

    这里写图片描述

    它来自下面的项目:
    https://rectlabel.com/
    这是一个适用于Mac OS X的软件,而且可以在apple app store中直接下载。

    VoTT

    VoTT适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述

    它来自下面的项目:
    https://github.com/Microsoft/VoTT/
    微软的开源工具,既可以标注视频,也可以标注图片,而且支持已有模型的集成,功能强大。

    IAT – Image Annotation Tool

    IAT适用于图像分割任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:
    http://www.ivl.disco.unimib.it/activities/imgann/
    比较有特色的是,它支持一些基础形状的选择,比如要分割的物体是个圆形的,那么分割时可以直接选择圆形,而不是用多边形选点。

    images_annotation_programme

    images_annotation_programme适用于图像检测任务的数据集制作:
    这里写图片描述
    它来自下面的项目:
    https://github.com/frederictost/images_annotation_programme

    网页版的哦

    除此之外,还有很多类似的工具,与上面的工具相比,并没有什么特色了,我们只给出链接,不详细介绍了:

    ImageNet-Utils

    https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils

    labeld

    https://github.com/sweppner/labeld

    VIA

    http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/

    ALT

    https://alpslabel.wordpress.com/2017/01/26/alt/

    FastAnnotationTool

    https://github.com/christopher5106/FastAnnotationTool

    LERA

    https://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_image_annotation

    展开全文
  • 先说一下图片类数据的标注方式主要是画框、语义分割、打点、四边形转写、属性标注、画线。 其实很多人都已经推荐过了,但是有很多开源的标注工具并不好用,反而增加了标注的时间成本。以下我推荐的都是亲测好用的,...

    对于监督学习算法而言,需要大量的结构化的数据集,这就涉及到数据标注,本文主要介绍图像标注工具。

    先说一下图片类数据的标注方式主要是画框、语义分割、打点、四边形转写、属性标注、画线。

    其实很多人都已经推荐过了,但是有很多开源的标注工具并不好用,反而增加了标注的时间成本。以下我推荐的都是亲测好用的,大家可以尝试一下:

     

    国外:

    Supervisely

    https://app.supervise.ly

    优点:界面十分友好,图像标注方式也很齐全,支持画框、语义分割、打点、画线,并且支持半自动化的快速标注。

    缺点:可配置的标签比较基础,稍微复杂一点的就无法满足需求了,而且对于语义分割这种需要高精度的像素级分割需求时,就显得比较弱了,除此之外网站访问也比较慢。

     

    LabelMe

    http://labelme2.csail.mit.edu

    优点:支持画框和语义分割,而且语义分割的这种半自动化标注的效果真的十分优秀呀!

    缺点:图片标注工具的操作有点让人看不太懂,而且无法配置标签,只能每次标注完手动输入,也不适合团队协作。

     

     

     

    国内:

    精灵标注助手

    http://www.jinglingbiaozhu.com/

    这个人应该很多人都知道了,是一个图片标注软件。

    优点:图片标注类型很全,大部分的操作都支持,支持简单配置,界面也很友好,容易学会

    缺点:数据只能线下读取,这样的话如果多个人做一个项目,得把一个项目的数据分成很多分,再每个人自己上传;稍复杂的需求无法满足,较少有高阶功能,基础功能较多。

     

    京东众智

    京东众智最近推出的Wise开放标注平台也具有十分强的工具属性,功能更多,可配置的项目非常完善。支持绝大部分的图片标注项目。

    优点:2D画框可限制最小框的像素;语义分割支持共边,有效提高数据标注的效率和质量;图片筛选支持配置单选/多选、必选/非必选;四边形转写支持快速定位等。这些功能都十分实用。

    除了图片标注工具可以自定义外,京东众智同时支持自选标注团队、线上项目验收等。

    特别要说明的是,目前使用京东众智的Wise开放标注平台发布项目全免工具使用费!

    展开全文
  • 先在电脑上安装labelImg软件,具体教程看我写的这个博客:...打开需要标注图片目录: Crtl+R选择标注好的图片默认保存的地址文件夹。 按快捷键R对图片进行标注 在那个小...

    先在电脑上安装labelImg软件,具体教程看我写的这个博客:https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/102922959

    然后在anaconda prompt输入labelImg直接打开软件,如下图:

     

    打开需要标注的图片目录:

     Crtl+R选择标注好的图片默认保存的地址文件夹。

    按快捷键R对图片进行标注

    在那个小窗口写上图片的标签,选择OK,然后点击左边Tab的save按钮就可以保存图片了。

    一般标注好的图片会自动编号保存到文件夹。 

    然后点击next对下一图片进行标注

     快捷键

    按键            功能
    Ctrl + u    加载目录中的所有图像,鼠标点击Open dir同功能
    Ctrl + s    保存
    Ctrl + r    更改默认注释目录(xml文件保存的地址)
    Ctrl + s    保存
    Ctrl + d    复制当前标签和矩形框
    space    将当前图像标记为已验证
    w    创建一个矩形框
    d    下一张图片
    a    上一张图片
    del    删除选定的矩形框

    展开全文
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