labelme 标注分类
时间: 2025-03-08 21:02:35 浏览: 34
### 如何使用LabelMe工具进行图像分类标注
#### 安装与配置
为了使用 LabelMe 进行图像分类标注,首先需要完成其安装。推荐通过 Anaconda 来管理 Python 环境以及依赖包,这能简化安装流程并减少兼容性问题的发生[^4]。
对于操作系统为 Oracle Linux 7.4 的情况,在具备了合适的 Python 版本之后,可以通过 pip 或者 conda 命令来安装最新版本的 LabelMe 库[^2]。
#### 启动标注工具
一旦成功安装好 LabelMe 及其他必要的组件后,便可以在命令行界面输入 `labelme` 并按下回车键启动该应用程序。此时会弹出图形化操作窗口,允许用户加载待处理的图片文件夹或者单独的图片文件来进行后续的操作。
#### 创建类别定义文件
针对图像分类任务而言,虽然 LabelMe 主要面向的是对象检测和语义分割这样的像素级标注工作流设计而成;但是也可以巧妙利用它来做简单的类目划分。具体做法是在项目根目录下创建名为 `class_list.txt` 的纯文本文档,每行记录一类名称作为标签选项供选择时调用[^1]。
#### 图像分类的具体操作方法
当打开了一张新的未标记过的照片以后,点击菜单栏中的「Create Polygon」按钮进入绘制模式。不过因为是做整体级别的分类而不是局部区域内的实例识别,所以只需要在画布上随便点一下即算作完成了对该图所属种类的选择动作——重要的是随后要在属性面板里指定对应的 class name 字段值匹配前述准备好的类别列表里的条目之一即可。
另外一种更加快捷的方式则是直接右击空白处唤起快捷菜单选取已有的 label entry 赋予整幅画面统一的身份标识符[^3]。
#### 导出标注成果
最后保存所做的更改之前记得确认所有被挑选出来的样本都已经被赋予恰当的 category information 。接着按照提示导出 JSON 文件或者其他格式的结果集,这些结构化的元数据将会成为下游机器学习算法训练过程中不可或缺的一部分素材。
```bash
# 如果尚未安装LabelMe, 则先执行此步
pip install labelme
```
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