labelme自动标注,labelimg自动标注

　　一个名为labeling的数据标注工具是一个全图形化的界面，用Python和Qt编写，可以直接将标注信息转换成XML文件。

　　1)下载并安装PyQt5软件包

　　下载并解压labelImg源代码到run-https://github.com/Tzu塔林/Labelimg

　　下载并解压labelImg-master文件夹。

　　执行命令行-pyr cc5-or resources . pyr resources . qrc。

　　剪切resources.py文件，并将其放在libs文件夹中。

　　打开labelImg.py文件，执行操作界面。

　　您可以修改源代码以满足您的特定需求。

　　打开是打开一个图像

　　Open dir是一个打开的文件夹。

　　保存目录是保存图像的路径。

　　下一幅图像在以下之间切换

　　以前的图像在以前的照片之间切换。

　　验证图像检查图像

　　保存图像

　　创建矩形盒绘图尺寸框

　　重复标注框

　　删除矩形框删除尺寸框，

　　区域中的放大图像

　　缩小以缩小图像

　　适合窗口图像应用程序窗口

　　宽度自适应适合图像的宽度

　　2)快捷键

　　3)打开labelImg-master文件夹中的data/predefined_classes.txt，更改默认类别。

　　单击“打开目录”打开图像文件夹，选择第一个图像并开始标记，使用“创建矩形框”或“鼠标右键”开始边框，单击退出边框，然后双击类别图像。完成后，点击“保存”进行保存。此时，XML文件已经保存在本地。单击下一幅图像前进到下一幅图像。

　　查看XML文件

　　我的地址：我，https://github.com/wkentaro/label

　　需要Ubuntu/macOS/Windows

　　Python2/Python3

　　PyQt4/PyQt5/PySide2

　　这些选项包括：

　　令人兴奋的平台安装：Anaconda，Docker

　　特定平台安装：Ubuntu、macOS、Windows

　　安装Windows Anaconda并在Anaconda提示符下运行它。

　　输入labelme打开它。操作基本相同。

　　注1)打开这个网站。https://github.com/wkentaro/label me/blob/master/examples/video _ annotation/readme。医学博士

　　然后，找到这个地方。

　　2)复制并打开：https://RAW。GitHub用户content.com/wkentaro/dot文件/F3 C5 ad 1 f 47834818d 4 F123C 36 ed 59 a 5943709518/local/Bibi cal

　　3)复制里面的所有东西。

　　4)新建一个文件夹，把这段代码复制到一个新的py文件中，把要标记的视频放在旁边，同一级目录。

　　5) shift右键单击打开命令行

　　执行：pyhton(我自己的py文件名)(视频文件名)。

　　你现在可以做标记了。

　　Me是一个语义切分的标注工具，和labelme的区别在于对目标的细节绘制和生成目标的遮罩。这是他和labelimg最大的区别。其他用法也差不多。具体使用方法请参考我的其他博客。这里不多说了。