矩形标注工具:labelimg 多边形标准工具:labelme 前者官网发布了可执行文件,后者只有python源码,如果需要编译windows exe,可以这样: pip install labelme 然后运行labelme确保程序可以正常执行 下载源码: cd  D:\github\wkentaro\labelme-3.16.7 pip install . pip install pyinstaller pyinstaller labelme.spec

[引言]在目标检测中,需要用图像标注工具标注图像,如Labelme . labelImg等,本文使用的是LabelImg ,LabelImg在Ubuntu下很好部署, 在win10中有些地方要注意下,本文做简单总结 [安装过程] 一.安装python环境 python3.5  3.6都可以,可以用Python原生或Anaconda,记得 Add Python 3.5 to PATH 二.安装PyQt5 pip安装     pip install PyQt5 或conda安装     conda 

本文将从以下三个方面介绍如何制作自己的数据集 数据标注 数据扩增 将数据转化为COCO的json格式 参考资料 一.数据标注 在深度学习的目标检测任务中,首先要使用训练集进行模型训练.训练的数据集好坏决定了任务的上限.下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具:Labelme和LabelImg. (1)Labelme Labelme适用于图像分割任务和目标检测任务的数据集制作,它来自该项目:https://github.com/wkentaro/labelme . 按照项目中的教程安装完毕后,应用界

UNet图像分割模型相关总结 1.制作图像分割数据集 1.1使用labelme进行标注 (注:labelme与labelImg类似,都属于对图像数据集进行标注的软件.但不同的是,labelme更关心对象的边缘和轮廓细节,也即通过生成和训练图像对应的mask来实现图像分割的目的.这里的分割一般使用的是闭合多边形折线来进行标注,每张图片标注完成后,按下Ctrl+S来进行保存,此时存储的文件是与图片同名的.json格式文件.) 我们要得到的结果是mask,保存生成的.json文件还需要通过转换得到对应

https://ask.julyedu.com/question/7490 labelImg:https://github.com/tzutalin/labelImg

Download MATLAB Toolbox for the LabelMe Image Database 利用Matlab Toolbox工具箱下载图像库 一.下载Matlab Toolbox工具箱 1. Github repository We maintain the latest version of the toolbox on github. To pull the latest version, make sure that "git" is installed on

安装 SIP 下载 SIP 并解压 : $ sudo python configure.py $ make $ sudo make install 安装 依赖库 $  sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig 安装 PyQt4 下载 PyQt4  并解压 : $ sudo python conf

一 LabelMe简介 labelme是麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具,人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注,项目源代码已经开源. 项目开源地址:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool labelMe项目地址:http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/ MIT的labelme源代码可以安装到服务器上使用,是一个在线的Javascri

# 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 这是在anaconda下安装labelme 安装好后在cmd输入act

LabelImg是一个图形图像注释工具. 它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面. 注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式.Besdies,它也支持YOLO格式 LabelImg Win&Linux版 下载 https://tzutalin.github.io/labelImg/ LabelImg 操作描述 https://github.com/tzutalin/labelImg Steps (YOLO): (注意不同的网络标注形式可能不相同,

安装anaconda, 在anaconda prompt 下 执行 pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

深度学习标注工具 LabelMe 的使用教程(Windows 版本) 2018-11-21 20:12:53 精灵标注助手:http://www.jinglingbiaozhu.com/ LabelMe:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool 1. install anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 2. 打开刚刚安装好的 Anaconda Prompt 3. 在打开的 pro

本文首先谈自己的源码阅读体验,然后给几个案例解读,选的例子都是比较简单.重在说明我琢磨的点线面源码阅读方法.我不是专业架构师,是从一个深度学习算法工程师的角度来谈的,不专业的地方请大家轻拍. 经常看别人写的代码,然后改别人的代码,然后实现自己的想法,我想这是我们coder常干的事情.看人看代码,代码如人.他代码写的有多清爽简洁,说明他思维是清晰的:代码的结构有多合理,模块化内聚如何,是否低耦合,反应他的宏观把控能力.一个软件系统你可以把他看成是一个简单的企业,各个职能部门如何发挥自己的作用,相当

https://github.com/tzutalin/labelImg windos版本请不要把存放在中文目录下,否则打不开.

最新版的labelImg安装会出错,改变环境变量,在python3.5中就可以了 参考 shaform :https://github.com/tzutalin/labelImg/issues/106

网站:https://github.com/tzutalin/labelImg conda install pyqt=4 pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py conda install pyqt=5 pyrcc5 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

首先按照 http://www.linuxdiyf.com/linux/13934.html 和 http://www.linuxdiyf.com/linux/13934.html  在ubuntu 14.04 64bit下配置安装PyQt4 的方法将 PyQt 的环境配置好 然后在 https://github.com/tzutalin/labelImg 上下载 labelImg-master,解压 sudo apt-get install python-pip sudo pip instal

构造数据集的流程 视频文件  >>  ffmpeg处理  >>  图片集  >>  labelImg进行标注  >>  标注好的数据集 准备ffmpeg 通过官方下载地址进行下载,根据自己的机器类型进行选择 将下载好的压缩包解压(为了方便,我将文件重命名了)         >>>>>>>>>>>>>         将ffmpeg下的bin目录添加到系统的Path中(配置环境变量

1.进入labelImg-master文件夹,在空白处使用 “Shift+鼠标右键” ,选择在此处打开命令窗口,依次输入下面语句即可打开软件. pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py 2.使用方法 - 修改XML文件保存位置,使用快捷键 “Ctrl+R” ,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存. - 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,可以修改默认