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labelme – 画像ポリゴンアノテーション(Python)(ポリゴン、矩形、線、点、画像レベルのフラグアノテーション)

投稿日:

画像ポリゴンアノテーション(Python)(ポリゴン、矩形、線、点、画像レベルのフラグアノテーション)

labelme:Pythonによる画像ポリゴンアノテーション

Labelmeは、http://labelme.csail.mit.eduに触発されたグラフィカルな画像アノテーションツールです。
これはPythonで書かれており、グラフィカルインタフェースとしてQtを使用しています。

図1インスタンス分割のアノテーション例


図2.インスタンスセグメンテーションのVOCデータセット例


図3.他の例(セマンティックセグメンテーション、bbox検出、分類)

特徴

要件

インストール

オプションがあります:

  • プラットフォームアゴニストによるインストール: AnacondaDocker
  • プラットフォーム固有のインストール: UbuntumacOSWindows

アナコンダ

Anacondaをインストールし、以下を実行する必要があります:

# python2
conda create --name=labelme python=2.7
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
conda install pyqt
pip install labelme
# if you'd like to use the latest version. run below:
# pip install git+https://github.com/wkentaro/labelme.git

# python3
conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
# conda install -c conda-forge pyside2
# conda install pyqt
pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme

ドッカー

ドッカーをインストールし、次に実行する必要があります:

wget https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/labelme/master/labelme/cli/on_docker.py -O labelme_on_docker
chmod u+x labelme_on_docker

# Maybe you need http://sourabhbajaj.com/blog/2017/02/07/gui-applications-docker-mac/ on macOS
./labelme_on_docker examples/tutorial/apc2016_obj3.jpg -O examples/tutorial/apc2016_obj3.json
./labelme_on_docker examples/semantic_segmentation/data_annotated

Ubuntu

# Ubuntu 14.04 / Ubuntu 16.04
# Python2
# sudo apt-get install python-qt4  # PyQt4
sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5
sudo pip install labelme
# Python3
sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5
sudo pip3 install labelme

マックOS

# macOS Sierra
brew install pyqt  # maybe pyqt5
pip install labelme  # both python2/3 should work

# or install standalone executable / app
brew install wkentaro/labelme/labelme
brew cask install wkentaro/labelme/labelme

Windows

まず、 アナコンダの指示に従ってください。

# Pillow 5 causes dll load error on Windows.
# https://github.com/wkentaro/labelme/pull/174
conda install pillow=4.0.0

使用法

詳細については、 labelme --helpを実行してlabelme --help
アノテーションはJSONファイルとして保存されます。

labelme  # just open gui

# tutorial (single image example)
cd examples/tutorial
labelme apc2016_obj3.jpg  # specify image file
labelme apc2016_obj3.jpg -O apc2016_obj3.json  # close window after the save
labelme apc2016_obj3.jpg --nodata  # not include image data but relative image path in JSON file
labelme apc2016_obj3.jpg \
  --labels highland_6539_self_stick_notes,mead_index_cards,kong_air_dog_squeakair_tennis_ball  # specify label list

# semantic segmentation example
cd examples/semantic_segmentation
labelme data_annotated/  # Open directory to annotate all images in it
labelme data_annotated/ --labels labels.txt  # specify label list with a file

より高度な使い方については、例を参照してください:

よくある質問

スクリーンキャスト

テスト

pip install hacking pytest pytest-qt
flake8 .
pytest -v tests

現像

git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git
cd labelme

# Install anaconda3 and labelme
curl -L https://github.com/wkentaro/dotfiles/raw/master/local/bin/install_anaconda3.sh | bash -s .
source .anaconda3/bin/activate
pip install -e .

スタンドアロンの実行可能ファイルをビルドする方法

以下は、macOS、Linux、およびWindowsでスタンドアロンの実行可能ファイルをビルドする方法を示しています。
また、 リリースセクションには事前ビルドされた実行可能ファイルがあります。

# Setup conda
conda create --name labelme python=3.6
conda activate labelme

# Build the standalone executable
pip install .
pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme --version

了承

このレポはmpitid / pylabelmeのフォークで、その開発は既に停止しています。







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