الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل
labelme


labelme

صورة توضيحية متعددة الأضلاع مع بايثون

دليل المبتدئين | التثبيت | الاستخدام | أمثلة

وصف

Labelme هي أداة لتعليق الصور الرسومية مستوحاة من http://labelme.csail.mit.edu.
إنه مكتوب بلغة Python ويستخدم Qt لواجهته الرسومية.


مثال على مجموعة بيانات المركبات العضوية المتطايرة لتجزئة المثيلات.


أمثلة أخرى (التجزئة الدلالية، كشف bbox، والتصنيف).


البدائيات المختلفة (المضلع والمستطيل والدائرة والخط والنقطة).

سمات

  • شرح توضيحي للصورة للمضلع والمستطيل والدائرة والخط والنقطة. (درس تعليمي)

  • تعليق توضيحي لعلامة الصورة للتصنيف والتنظيف. (#166)

  • شرح بالفيديو. (شرح الفيديو)

  • تخصيص واجهة المستخدم الرسومية (التسميات/الأعلام المحددة مسبقًا، والحفظ التلقائي، والتحقق من صحة التسمية، وما إلى ذلك). (#144)

  • تصدير مجموعة بيانات بتنسيق VOC للتجزئة الدلالية/المثيلات. (التجزئة الدلالية، تجزئة المثال)

  • تصدير مجموعة بيانات بتنسيق COCO لتجزئة المثال. (تجزئة المثال)

دليل المبتدئين

إذا كنت جديدًا في Labelme، فيمكنك البدء باستخدام Labelme Starter، الذي يحتوي على:

  • أدلة التثبيت لجميع الأنظمة الأساسية: Windows وmacOS وLinux؟

  • برامج تعليمية خطوة بخطوة : التعليق التوضيحي الأول للتحرير والتصدير والتكامل مع البرامج الأخرى؟

  • مجموعة من الموارد القيمة لمزيد من الاستكشاف؟.

تثبيت

هناك خيارات:

  • التثبيت الحيادي للنظام الأساسي: أناكوندا

  • التثبيت الخاص بالمنصة: Ubuntu، وmacOS، وWindows

  • ثنائيات البناء المسبق من قسم الإصدار

اناكوندا

تحتاج إلى تثبيت Anaconda، ثم تشغيله أدناه:

 # python3conda create --name=labelme python=3sourceactivate labelme# conda install -c conda-forge pyside2# conda install pyqt# pip install pyqt5 # يمكن تثبيت pyqt5 عبر النقطة على python3pip install labelme# أو يمكنك تثبيت كل شيء عن طريق أمر conda # conda install labelme -c conda-forge

أوبونتو

 Sudo apt-get install labelme# orsudo pip3 install labelme# أو تثبيت مستقل قابل للتنفيذ من:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# أو التثبيت من sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/ labelme

ماك

 Brew install pyqt # ربما pyqt5pip تثبيت labelme# أو تثبيت تطبيق/تطبيق مستقل من:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# أو التثبيت من sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/labelme

ويندوز

قم بتثبيت Anaconda، ثم في تشغيل Anaconda Prompt:

 كوندا إنشاء --name=labelme python=3
كوندا تفعيل labelme
تثبيت النقطة labelme# أو تثبيت التطبيق/القابل للتنفيذ المستقل من:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# أو التثبيت من sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/labelme

الاستخدام

قم بتشغيل labelme --help للحصول على التفاصيل.
يتم حفظ التعليقات التوضيحية كملف JSON.

 labelme # فقط افتح واجهة المستخدم الرسومية# البرنامج التعليمي (مثال صورة واحدة)أمثلة القرص المضغوط/البرنامج التعليمي
labelme apc2016_obj3.jpg # حدد filelabelme الصورة apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json # أغلق النافذة بعد savelabelme apc2016_obj3.jpg --nodata # لا تتضمن بيانات الصورة ولكن مسار الصورة النسبي في JSON filelabelme apc2016_obj3.jpg
   --labels Highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball # تحديد قائمة التصنيفات# التجزئة الدلالية examplecd example/semantic_segmentation
labelme data_annotated/ # افتح الدليل للتعليق على جميع الصور الموجودة فيهlabelme data_annotated/ --labels labels.txt # حدد قائمة التصنيفات بملف

وسيطات سطر الأوامر

  • --output يحدد الموقع الذي سيتم كتابة التعليقات التوضيحية إليه. إذا كان الموقع ينتهي بـ .json، فسيتم كتابة تعليق توضيحي واحد على هذا الملف. يمكن إضافة تعليق توضيحي لصورة واحدة فقط إذا تم تحديد الموقع باستخدام .json. إذا كان الموقع لا ينتهي بـ .json، فسيفترض البرنامج أنه دليل. سيتم تخزين التعليقات التوضيحية في هذا الدليل باسم يتوافق مع الصورة التي تم عمل التعليق التوضيحي عليها.

  • في المرة الأولى التي تقوم فيها بتشغيل labelme، سيتم إنشاء ملف تكوين في ~/.labelmerc . يمكنك تحرير هذا الملف وسيتم تطبيق التغييرات في المرة التالية التي تقوم فيها بتشغيل labelme. إذا كنت تفضل استخدام ملف تكوين من موقع آخر، فيمكنك تحديد هذا الملف باستخدام علامة --config .

  • بدون علامة --nosortlabels ، سيقوم البرنامج بإدراج التسميات بالترتيب الأبجدي. عند تشغيل البرنامج بهذه العلامة، فإنه سيعرض التسميات بالترتيب الذي تم توفيره به.

  • يتم تعيين الأعلام للصورة بأكملها. مثال

  • يتم تعيين التسميات لمضلع واحد. مثال

التعليمات

  • كيفية تحويل ملف JSON إلى مجموعة numpy؟ انظر الأمثلة/البرنامج التعليمي.

  • كيفية تحميل ملف PNG؟ انظر الأمثلة/البرنامج التعليمي.

  • كيفية الحصول على التعليقات التوضيحية للتجزئة الدلالية؟ انظر الأمثلة/semantic_segmentation.

  • كيفية الحصول على التعليقات التوضيحية للتجزئة على سبيل المثال؟ راجع الأمثلة/instance_segmentation.

أمثلة

  • تصنيف الصور

  • كشف الصندوق المحيط

  • التقسيم الدلالي

  • تجزئة المثيل

  • شرح الفيديو

كيفية تطوير

 git clone https://github.com/labelmeai/labelme.gitcd labelme# تثبيت anaconda3 وlabelmecurl -L https://github.com/wkentaro/dotfiles/raw/main/local/bin/install_anaconda3.sh | bash -s .source .anaconda3/bin/activate
تثبيت النقطة -e .

كيفية بناء ملف قابل للتنفيذ مستقل

يوضح أدناه كيفية إنشاء الملف القابل للتنفيذ المستقل على أنظمة التشغيل macOS وLinux وWindows.

 # إنشاء condaconda --name labelme python=3.9
condaactivate labelme# قم بإنشاء ملف executablepip install المستقل .pip install 'matplotlib<3.3'pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme --version

كيفية المساهمة

تأكد من اجتياز الاختبار أدناه على بيئتك.
راجع .github/workflows/ci.yml لمزيد من التفاصيل.

 تثبيت النقطة -r المتطلبات-dev.txt

تنسيق ruff --تحقق من # `تنسيق ruff' للإصلاح التلقائي

شكر وتقدير

هذا الريبو هو شوكة mpitid/pylabelme.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل
تعليقات المستخدمين