简介：labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面，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。

功能：

1、对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检-测，图像分割等任务）。

2、对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类 和 清理 任务）。

3、视频标注 - 生成 VOC 格式的数据集（for semantic / instance segmentation） - 生成 COCO 格式的数据集（for instance segmentation）

安装：安装过程比较慢，耐心等候。

conda create --name=labelme python=3.8.1
conda activate labelme
pip install labelme

启动：

conda activate labelme
labelme

菜单栏功能：

标注：

提供了种类繁多的标注性质，满足各种绘制要求：

保存结果：标注文件一般采用默认原视频名称.json

实现labelme批量json_to_dataset方法：使用下面的代码覆盖保存
修改Anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli下文件json_to_dataset.py

import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings

import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils
import base64

def main():
    warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the\n"
                  "JSON file to a single image dataset, and not to handle\n"
                  "multiple JSON files to generate a real-use dataset.")
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_file')
    parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
    args = parser.parse_args()

    json_file = args.json_file
    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)

    count = os.listdir(json_file) 
    for i in range(0, len(count)):
        path = os.path.join(json_file, count[i])
        if os.path.isfile(path):
            data = json.load(open(path))

            if data['imageData']:
                imageData = data['imageData']
            else:
                imagePath = os.path.join(os.path.dirname(path), data['imagePath'])
                with open(imagePath, 'rb') as f:
                    imageData = f.read()
                    imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')
            img = utils.img_b64_to_arr(imageData)
            label_name_to_value = {'_background_': 0}
            for shape in data['shapes']:
                label_name = shape['label']
                if label_name in label_name_to_value:
                    label_value = label_name_to_value[label_name]
                else:
                    label_value = len(label_name_to_value)
                    label_name_to_value[label_name] = label_value

            # label_values must be dense
            label_values, label_names = [], []
            for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]):
                label_values.append(lv)
                label_names.append(ln)
            assert label_values == list(range(len(label_values)))

            lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)

            captions = ['{}: {}'.format(lv, ln)
                for ln, lv in label_name_to_value.items()]
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)

            out_dir = osp.basename(count[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(count[i]), out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)

            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            #PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
            utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
            PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))

            with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
                for lbl_name in label_names:
                    f.write(lbl_name + '\n')

            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=label_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)

            print('Saved to: %s' % out_dir)
if __name__ == '__main__':
    main()

异常处理：

AttributeError: module ‘labelme.utils‘ has no attribute ‘draw_label‘

安装指定版本labelme：

pip install labelme==3.16.5

任意位置新建文件夹：jpg、json

将标注的文件分别存储到jpg和json文件夹中。

进入labelme_json_to_dataset.exe所在目录

执行命令：labelme_json_to_dataset.exe 标注的json文件夹所在的目录

如：labelme_json_to_dataset.exe C:\test_label\json

运行结果：