1.下载lebelme

直接在pycharm里面创建一个属于自己的环境直接在下面终端进行操作

在下面终端中直接输入命令 

pip install labelme

如果出现  pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.  Read time out 等字样说明网络有问题，可以换源(中间的包名可以换成任意的想要下载的包）

• 清华源：

•  pip --default-timeout=100 install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 豆瓣源：

•  pip --default-timeout=100 install labelme -i https://pypi.douban.com/simple

2.使用labelme进行标注

在下载完成后，直接再终端输入labelme，会出现以下UI界面

在标完类别后，点击 save 保存，保存的格式是 json文件

3.分割标签——数据转换

在数据标注好后，需要转化label格式，可以使用labelme进行转换，有两大类语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）需要github下载

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

，也可以直接复制链接GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).  下载到本地，下载不了的可以用我的网盘 链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：king ，之后放到pycharm里自己创建的项目中

实例分割

• 进入到  labelme\examples\instance_segmentation 文件夹，有支持转换COCO 及VOC 格式的代码，以下是转coco的，在labelme2coco.py下面就是转voc格式的代码：

  

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• 将data_annotated文件夹下的.jpg和.json文件换成自己标注好的文件

  

• labels.txt文件中__ignore__, _background_不能少，下边的标签换成自己的类别

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• 然后在下面终端终端中，切换到目录下

  

• 输入命令 python labelme2voc.py <data> <data_output> --labels <label.txt path> ；<data>放标定文件和图片的； <data_output>放输出分割好文件的；<label.txt path>放刚刚写好的txt文档。（切记要把官方的文件删掉，再放自己的文件），然后回车，就在data_output文件里面看到想要的效果了
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成功结束了！！！

结束语：

语义分割和实例分割转coco格式和上面一摸一样，只是用不同的代码跑罢了,在label_main文件中都有。voc格式和coco格式只是效果不一样,根据需求来吧

coco格式出来的效果

voc格式出来的效果

 参考目录：

(16条消息) 语义分割与实例分割 Labelme标注教学_求则得之，舍则失之的博客-CSDN博客_labelme语义分割标注