Labelme是一个经典的注释工具，它支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。今天，我们将简要介绍分割任务的数据注释。开放源码项目地址：https://github.com/wkentaro/labelme
1、环境配置和安装
1.1 创建CONDA虚拟环境（推荐）
为了不影响其他Python环境，建议创建一个新环境。（如果不想创建新的，可以跳过它）
下面以创建命名的labelme_uenv、python 3.8版环境为例：
conda create -n labelme_env python=3.8
创建后，进入新环境：
conda activate labelme_env
1.2 安装labelme
安装非常简单。您可以直接使用pip进行安装。
安装后，在终端中输入labelme以启动：
2、简单使用
2.1 创建标签文件
虽然标签可以在labelme中添加，但我个人强烈建议提前创建label.txt标签，并在启动labelme时直接阅读。标签格式如下：
__ignore__ _background_ dog cat
每行代表一个类型的名称，前两行为固定格式uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu和uuuuuuuuuuu背景uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。也就是说，从第三行开始，这是我们需要划分的目标类别。这里以猫和狗的分割为例。
2.2 启动labelme
创建标签后，启动labelme并读取标签文件，其中--labels指定标签文件的路径。
阅读标签后，我们可以看到刚才创建的标签文件已经加载到界面右侧的标签列表中，不同的类别用不同的颜色表示。
2.3 打开文件/文件夹
单击界面左侧的“打开”或“opendir”按钮，打开文件或文件夹：
2.4 评分目标
首先单击左侧的“创建多边形”按钮开始绘制多边形，然后使用鼠标逐个标记目标边界（将鼠标放置在第一个点上，然后单击它以自动关闭边界）。添加标签后，将弹出一个用于选择类别的选择框。选择相应的类别。
如果要在标记目标后修改目标边界，可以单击工具左侧的“编辑多边形”按钮，选择要修改的目标，然后拖动边界点进行微调。如果要在边界上添加新点，请在边界上单击鼠标右键，然后选择“将点添加到边”以添加新边界点。要删除点，请将鼠标放在边界点上，单击鼠标右键，然后选择“删除选定点”以删除边界点。
除多边形外，您还可以直接在图片上单击以选择其他注释图形，例如矩形、圆、圆、点等。
2.5 保存注释结果
首先单击左上角的文件并更改输出目录以设置注释结果的保存目录。
建议取消保存图像数据，默认情况下选择该选项。如果选中，图像数据也将保存在中。保存的注释结果中的JSON文件（我认为没有必要，仍然会占用空间）。
然后点击界面左侧的保存按钮，保存注释结果。默认情况下，每个图片的注释信息存储在JSON文件中。
2.6 保存JSON文件格式
从注释中获得的JSON文件格式如下所示。图片中所有目标的坐标都保存在“形状”列表中。列表中的每个元素对应一个目标，标签记录目标的类别名称。点记录目标的左右坐标信息。其他信息将不再重复。根据以下信息，您实际上可以编写一个脚本来读取目标信息。
3、格式转换
事实上，如果您刚刚了解了生成的JSON文件的格式，您可以编写自己的脚本，将标记转换为您想要的任何形式。
为了方便起见，原作者还提供了一个脚本，帮助我们轻松地将JSON文件转换为Pascal VOC语义分段标记格式。项目链接示例：https://www.cnblogs.com/lyck/p/14938873.html
链接中有一个labelme2voc.py脚本。下载脚本后，执行以下说明。其中data_uuAnnotated是刚刚标记和保存的JSON标记文件夹，data_uDataSet_uVOC是生成Pascal VOC数据的目录。