labelme数据标注

### LabelMe 数据标注练习题与教程 #### 使用LabelMe进行遥感影像数据的多边形区域标注及分类标注练习 对于希望深入理解和实践LabelMe这一强大图像标注工具的学习者而言，掌握其操作流程至关重要。通过实际案例可以更好地了解如何应用该软件完成复杂的任务。 在《数据标注工程》第七章学习笔记及作业中提到，为了熟悉LabelMe的操作方法，建议使用遥感影像数据来进行多边形区域标注及分类标注练习[^1]。这不仅有助于提高对不同地理环境的理解能力，同时也能够增强处理复杂形状物体的能力。 以下是具体的练习指南： 1. **安装并配置LabelMe** 首先需要确保已经正确安装Python开发环境，并按照官方文档指导完成LabelMe库及相关依赖项的安装工作。可以通过命令行执行`pip install labelme`来快速安装最新版本。 2. **准备待标注的数据集** 收集一系列高质量的遥感影像作为素材，这些图片应该覆盖多种地形地貌特征以便于后续分析。可以从公开资源网站获取免费授权使用的卫星照片或其他形式的空间观测资料。 3. **启动LabelMe界面** 打开终端窗口输入`labelme`指令即可进入图形化用户界面GUI模式下的编辑器，在这里可以根据需求调整参数选项满足个性化定制的要求。 4. **创建新项目文件夹结构** 在本地磁盘指定位置新建一个用于保存所有成果物的工作空间目录树，通常情况下会包含如下几个子文件夹： - `images/`: 存放原始未经任何修改过的源图； - `annotations/`: 记录每张图片对应的JSON格式描述信息； - `labels.txt`: 定义类别标签名称列表； 5. **加载目标图像至编辑区** 利用菜单栏中的“Open”按钮浏览选取一张或多张要处理的照片导入当前视窗内显示出来供下一步骤操作前查看确认无误后再继续往下走。 6. **绘制边界轮廓线** 进入绘图状态后利用鼠标左键点击拖拽的方式沿着感兴趣对象边缘勾勒出闭合路径形成一个多边形选区范围圈定住它所代表的实际物理实体比如建筑物、道路网路节点等重要地标性建筑群落。 7. **设定属性标签** 对每一个已建立好的几何体赋予相应的语义解释说明文字即为其分配特定含义所属类别的标识符从而实现智能化识别解析的目的达到预期效果最大化程度上的精准度表现水平之上更进一步提升整体工作效率质量标准等级层次方面做出贡献。 8. **导出结果为JSON格式** 当全部完成后记得及时保存进度防止意外丢失造成不必要的麻烦困扰问题发生时难以挽回损失惨重的局面出现所以务必养成良好的习惯做法就是经常性的备份存档以防万一情况的发生带来不便之处影响正常工作的顺利开展推进实施计划安排表单内的各项事务活动事项清单里涉及到的内容条目逐一落实到位不留死角盲区空白地带未被触及探索发现挖掘潜力无限可能存在的价值所在领域范围内寻求突破创新发展的机遇挑战面前勇往直前不惧困难险阻阻碍前进的步伐节奏频率加快速度效率更高更快更强更好最佳状态呈现给世人眼前一亮惊艳四座令人赞叹不已拍手叫绝的好评如潮涌动而来络绎不绝持续不断绵延千里之外传遍大江南北各个角落旮旯之间流传开来成为一段佳话美谈千古流芳百世留名载入史册永垂不朽！ 9. **验证准确性** 将生成的结果与其他权威渠道发布的同类产品对比检验是否存在偏差错误之处若有则需返回修正直至完全一致为止方可认为达到了合格的标准要求。 ```json { "version": "4.5.6", "flags": {}, "shapes": [ { "label": "building", "points": [[10, 10], [100, 10], [100, 100], [10, 100]], "group_id": null, "shape_type": "polygon", "flags": {} } ], "imagePath": "example.jpg", "imageData": null, "imageHeight": 200, "imageWidth": 200 } ```

### LabelMe 数据标注工具使用教程 #### 安装准备 为了顺利使用LabelMe数据标注工具，建议先按照特定的方法完成安装。对于Windows系统的用户来说，推荐通过Anaconda来管理Python环境以及依赖包的安装[^1]。 #### 启动程序 一旦成功安装完毕之后，可以通过命令提示符或者Anaconda Prompt输入`labelme`启动该软件。如果一切正常配置无误的话，浏览器会自动打开一个新的标签页加载LabelMe界面；如果没有自启，则可以手动访问本地服务器地址（通常是http://127.0.0.1:5000/）。 #### 创建新项目 首次运行时，点击界面上方菜单栏里的“Create Project”，然后指定保存路径和名称即可创建新的标注工程。这一步骤非常重要，因为所有的图片都将被导入到这个新建好的工程项目当中去进行后续操作。 #### 导入待处理图像 接着就是把想要用来做标记工作的原始素材——即那些未经任何编辑的照片或截图等放入刚才建立起来的那个文件夹里边儿。当这些资源准备好以后，刷新网页就能看到它们出现在列表之中等待进一步的操作了。 #### 开始绘制边界框或其他形状 选中某一张具体的图样后就可以着手开展实际的任务啦！利用左侧工具箱提供的选项能够轻松画出矩形、圆形乃至自由曲线等多种类型的区域轮廓线，并为其赋予相应的类别标签以便区分不同对象之间的差异性特征。 #### 修改已有的标注信息 如果不小心弄错了某些地方也不必担心，只要重新选取那个部分再调整就好。另外值得注意的是，在一些特殊情况下可能还需要对`.json`格式存储下来的元数据记录作出适当更改以确保准确性。比如针对Windows环境下可能出现的文件命名冲突问题就需要改动源码中的相应位置才能彻底解决这个问题[^2]。 #### 保存成果导出JSON文件 最后别忘了及时存盘哦～每次做完一批工作记得要点击右上角按钮将当前进度另存为JSON文档形式固定下来。这样不仅方便日后查阅回顾整个过程而且也为机器学习算法提供了结构化的训练样本集作为基础支持材料。 ```python import json data = { "version": "3.16.7", "flags": {}, ... } with open('annotations.json', 'w') as f: json.dump(data, f) ```