AI应用开发相关目录
本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧
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- 简介
- 部署
- 使用
简介
Labelme 是一个开源的数据标注工具，它能够帮助用户为图像、视频等数据添加标签，以供机器学习模型训练使用。Labelme 支持多种类型的标注，包括目标检测、分割、分类等任务，用户可以通过绘制矩形框、多边形、圆形等图形来标注对象，也可以进行像素级的分割标注。
Labelme 的特点包括：
跨平台：Labelme 支持多个操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux。
易于使用：它有一个直观的用户界面，方便用户进行标注工作。
灵活性：支持多种格式的输出，包括常见的 PASCAL VOC、COCO 等格式，方便与其他机器学习框架集成。
可扩展性：Labelme 支持插件，用户可以根据自己的需求定制或扩展功能。
社区支持：作为一个开源项目，Labelme 拥有活跃的社区，用户可以获取支持或分享经验。
Labelme 在学术界和工业界都有广泛的应用，特别是在计算机视觉领域。
部署
conda create -n labelme python=3.6
conda activate labelme
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme
使用
如上图所示，在labelme指定虚拟环境下运行labelme指令。
可以选择Open打开一张图片对图片进行标注；
Open Dir选择图片保存的路径，即可标注多张图片。其中，保存ison到指定文件夹:File->Change Output Dir ->选择指定文件夹路径；
create polygons可以进行描边界点，通用还有矩形框等标注方式。
框住或标注图形后输入对应label即可。
注：
Ctrl+S:保存标注
D:下一张图片
S:上一张图片
一般的目标检测、分类等任务到此结束了，可以使用标注数据集进行算法模型训练。
但对于语义分割等任务还需根据标注生成语义图像。
cd 到指定存储生成的json文件的地址。
运行如下指令即可获得目标数据。
labelme_json_to_dataset <文件名>.json
json中包含png原图、yaml文件、png语义图像。
当然这只是一张图像而已，一张一张生成太麻烦，可通过如下代码批量生成：
# labelme版本：3.16.2
import os
import subprocess
# JSON文件所在目录，一定要确保json文件与原图像在同一文件夹
json_dir = r"img2\labelme_jsons"
# 遍历JSON文件
for json_file in os.listdir(json_dir):
if json_file.endswith('.json'):
# 构建labelme转换命令
json_path = os.path.join(json_dir, json_file)
cmd = 'labelme_json_to_dataset ' + json_path
# 执行命令
subprocess.run(cmd.split())
