labelme

labelme

Anotasi Poligonal Gambar dengan Python

Panduan Pemula | Instalasi | Penggunaan | Contoh

Keterangan

Labelme adalah alat anotasi gambar grafis yang terinspirasi oleh http://labelme.csail.mit.edu.
Itu ditulis dengan Python dan menggunakan Qt untuk antarmuka grafisnya.

Contoh kumpulan data VOC dari segmentasi instans.

Contoh lainnya (segmentasi semantik, deteksi bbox, dan klasifikasi).

Berbagai primitif (poligon, persegi panjang, lingkaran, garis, dan titik).

Fitur

• Anotasi gambar untuk poligon, persegi panjang, lingkaran, garis dan titik. (tutorial)

• Anotasi tanda gambar untuk klasifikasi dan pembersihan. (#166)

• Anotasi video. (anotasi video)

• Kustomisasi GUI (label/bendera yang telah ditentukan sebelumnya, penyimpanan otomatis, validasi label, dll). (#144)

• Mengekspor kumpulan data format VOC untuk segmentasi semantik/instance. (segmentasi semantik, segmentasi contoh)

• Mengekspor kumpulan data berformat COCO untuk segmentasi instans. (segmentasi contoh)

Panduan Pemula

Jika Anda baru mengenal Labelme, Anda dapat memulai dengan Labelme Starter, yang berisi:

• Panduan instalasi untuk semua platform: Windows, macOS, dan Linux?

• Tutorial langkah demi langkah : anotasi pertama untuk mengedit, mengekspor, dan mengintegrasikan dengan program lain?

• Kompilasi sumber daya berharga untuk eksplorasi lebih lanjut?.

Instalasi

Ada pilihan:

• Instalasi agnostik platform: Anaconda

• Instalasi khusus platform: Ubuntu, macOS, Windows

• Biner pra-bangun dari bagian rilis

Anakonda

Anda perlu menginstal Anaconda, lalu jalankan di bawah:

 # python3conda create --name=labelme python=3source aktifkan labelme# conda install -c conda-forge pyside2# conda install pyqt# pip install pyqt5 # pyqt5 dapat diinstal melalui pip di python3pip install labelme# atau Anda dapat menginstal semuanya dengan perintah conda # conda install labelme -c conda-forge

Ubuntu

 sudo apt-get install labelme# atausudo pip3 install labelme# atau instal mandiri yang dapat dieksekusi dari:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# atau instal dari sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/ labelme

macOS

 brew install pyqt # mungkin pyqt5pip install labelme# atau instal standalone executable/app dari:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# atau instal dari sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/labelme

jendela

Instal Anaconda, lalu jalankan Anaconda Prompt:

 conda buat --nama=labelme python=3
conda mengaktifkan labelme
pip install labelme# atau install standalone executable/app dari:# https://github.com/labelmeai/labelme/releases# atau install dari sourcepip3 install git+https://github.com/labelmeai/labelme

Penggunaan

Jalankan labelme --help untuk detailnya.
Anotasi disimpan sebagai file JSON.

 labelme # buka saja gui# tutorial (contoh gambar tunggal)contoh cd/tutorial
labelme apc2016_obj3.jpg # tentukan file gambarlabelme apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json # tutup jendela setelah savelabelme apc2016_obj3.jpg --nodata # tidak menyertakan data gambar tetapi jalur gambar relatif di filelabelme JSON apc2016_obj3.jpg
   --labels highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball # tentukan daftar label# contoh segmentasi semantikcontoh cd/semantic_segmentation
labelme data_annotated/ # Buka direktori untuk memberi anotasi pada semua gambar di dalamnyalabelme data_annotated/ --labels labels.txt # tentukan daftar label dengan file

Argumen Baris Perintah

• --output menentukan lokasi di mana anotasi akan ditulis. Jika lokasi diakhiri dengan .json, satu anotasi akan ditulis ke file ini. Hanya satu gambar yang dapat diberi anotasi jika lokasinya ditentukan dengan .json. Jika lokasinya tidak diakhiri dengan .json, program akan menganggapnya sebagai direktori. Anotasi akan disimpan dalam direktori ini dengan nama yang sesuai dengan gambar tempat anotasi dibuat.

• Pertama kali Anda menjalankan labelme, itu akan membuat file konfigurasi di ~/.labelmerc . Anda dapat mengedit file ini dan perubahannya akan diterapkan saat berikutnya Anda meluncurkan labelme. Jika Anda lebih suka menggunakan file konfigurasi dari lokasi lain, Anda dapat menentukan file ini dengan flag --config .

• Tanpa flag --nosortlabels , program akan membuat daftar label berdasarkan abjad. Ketika program dijalankan dengan tanda ini, program akan menampilkan label sesuai urutan pemberiannya.

• Bendera ditetapkan ke seluruh gambar. Contoh

• Label ditetapkan ke satu poligon. Contoh

Pertanyaan Umum

• Bagaimana cara mengonversi file JSON ke array numpy? Lihat contoh/tutorial.

• Bagaimana cara memuat file label PNG? Lihat contoh/tutorial.

• Bagaimana cara mendapatkan anotasi untuk segmentasi semantik? Lihat contoh/segmentasi_semantik.

• Bagaimana cara mendapatkan anotasi misalnya segmentasi? Lihat contoh/instance_segmentation.

Contoh

• Klasifikasi Gambar

• Deteksi Kotak Batas

• Segmentasi Semantik

• Segmentasi Instance

• Anotasi Video

Bagaimana cara mengembangkannya

 git clone https://github.com/labelmeai/labelme.gitcd labelme# Instal anaconda3 dan labelmecurl -L https://github.com/wkentaro/dotfiles/raw/main/local/bin/install_anaconda3.sh | bash -s .source .anaconda3/bin/aktifkan
instalasi pip -e .

Cara membuat executable mandiri

Di bawah ini menunjukkan cara membuat executable mandiri di macOS, Linux, dan Windows.

 # Siapkan condaconda buat --nama labelme python=3.9
conda aktifkan labelme# Bangun executable mandiripip install .pip install 'matplotlib<3.3'pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme --version

Bagaimana cara berkontribusi

Pastikan pengujian di bawah ini berhasil di lingkungan Anda.
Lihat .github/workflows/ci.yml untuk detail selengkapnya.

 instalasi pip -r persyaratan-dev.txt

ruff format --check # `ruff format` untuk memperbaiki otomatisruff check # `ruff check --fix` untuk memperbaiki otomatisMPLBACKEND='agg' pytest -vsx tes/

Pengakuan

Repo ini adalah cabang dari mpitid/pylabelme.