labelme 半自动标注

### LabelMe 半自动标注教程 LabelMe 是一种灵活的图像标注工具，支持多种类型的标注操作。以下是关于如何使用 LabelMe 进行半自动标注的相关说明。 #### 工具安装与配置 为了能够顺利运行 LabelMe 并实现其功能，首先需要完成环境搭建以及必要的依赖项安装[^1]。通常情况下，可以通过以下命令来设置开发环境： ```bash pip install labelme ``` 如果计划利用 GPU 加速或其他高级特性，则可能还需要额外安装一些库或者框架作为辅助支持部分[^2]。 #### 导入已有数据集并准备标签文件 当准备好原始图片资源之后，在正式开始标记之前要先创建好对应的类别定义列表 `labels.txt` 文件用于指定目标对象名称集合。此步骤对于后续生成特定格式的结果非常重要。 #### 启动手动/半自动化流程 启动应用程序后加载待处理的数据集路径即可进入图形界面模式下执行具体任务。通过菜单选项可以选择不同的编辑方式包括但不限于矩形框选、多边形描绘等手段来圈定感兴趣区域(ROI)。 值得注意的是虽然官方版本本身并不直接提供完全意义上的“全自动”检测能力但是借助第三方插件扩展比如 AnyLabeling 或者自定义脚本完全可以达成一定程度上的智能化效果从而减少人工干预时间成本提高效率。 另外还可以考虑采用预训练模型预测结果后再手动修正错误之处形成闭环优化机制进一步提升整体质量水平。 ```python import labelme.utils.draw as draw_utils from PIL import ImageDraw,ImageFont def visualize_annotations(image_path,json_file): img=Image.open(image_path) drawer=ImageDraw.Draw(img) with open(json_file,'r')as f: json_data=json.load(f) shapes=[shape for shape in json_data['shapes']if not shape.get('group_id')] lbl,lbl_names=labelme.utils.shapes_to_label( img.shape, shapes, json_data["label"] ) captions=['{}:{}'.format(lbl_names[l],index)for index,(l,)in enumerate(np.unique(lbl))if l>0] colormap=np.array([*map(int,np.linspace(0,255,len(captions)+1)),dtype='uint8') map_img=colormap[lbl].astype('uint8') blended_image=labelme.utils.img_b64_to_arr(labelme.utils.apply_exif_orientation(Image.fromarray(map_img))) overlayed_image=labelme.utils.draw_instances(blended_image,img,captions=lbl.astype(bool)) return overlayed_image ``` 上述代码片段展示了如何读取 JSON 形式的标注信息并将它们绘制到原图之上以便于验证准确性。 ---