labelme图像标注

详细安装过程参考：https://github.com/wkentaro/labelme

一、环境：ubuntu 16.04   + python 2.7

1、终端下载：

sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5
sudo pip install labelme

2、下载上述github的文件

终端输入 labelme，即打开软件，点击“open”打开需要标注的图像，选择对目标区域进行标注。标注完成后点击save，产生一个json文件。进入labelme安装目录，因为在终端下安装的，所以我的在/usr/local/bin/

3、终端执行

labelme_json_to_dataset 你的路径/你的json文件名.json //这里的文件名根据自己的实际情况更改

即可得到一个文件夹，有五个文件，分别是：*.png, info.yaml , label.png, label_viz.png，label_names.txt。 其中label.png和info.yaml是我们需要用到的，label.png相当于mask 文件。

（注：此处直接在终端下运行，而不是在某个文件里的终端路径，因为labelme直接安装的）

如：labelme_json_to_dataset /home/qf/labelme-master/examples/tutorial/image_0001.json

4、分析json文件

首先看看标记完成的json文件长什么样子

{
  "imageData": "something too long", # 原图像数据 通过该字段可以解析出原图像数据
  "shapes": [ # 每个对象的形状
    { # 第一个对象
      "points": [ # 边缘是由点构成，将这些点连在一起就是对象的边缘多边形
        [
          165.90909090909093, # 第一个点 x 坐标
          36.909090909090935  # 第一个点 y 坐标
        ],
        ……
        [
          240.90909090909093,
          15.909090909090935
        ],
        [
          216.90909090909093, # 最后一个点 会闭合到第一个点完成封闭的多边形 x 坐标
          31.909090909090935 # y 坐标
        ]
      ],
      "fill_color": null,
      "label": "cat_1",  # 第一个对象的标签
      "line_color": null
    },
    {  # 第二个对象
      "points": [
        [
          280.90909090909093,
          31.909090909090935
        ],
        ……
        [
          362.90909090909093,
          20.909090909090935
        ],
        [
          339.90909090909093,
          32.909090909090935
        ]
      ],
      "fill_color": null,
      "label": "cat_2", # 第二个对象的标签
      "line_color": null
    }
  ],
  "fillColor": [
    255,
    0,
    0,
    128
  ],
  "imagePath": "/home/wu/1.jpg", # 原始图片的路径
  "lineColor": [
    0,
    255,
    0,
    128
  ]
}

5、通过json文件提取信息

方式1：利用/usr/local/bin/labelme_draw_json

即终端下直接运行：labelme_draw_json /home/qf/labelme-master/examples/tutorial/image_0001.json

方式2：采用下面的程序labelme_draw_json.py

# -*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python

import argparse
import json
import matplotlib.pyplot as plt

from labelme import utils


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_file')
    args = parser.parse_args()

    json_file = args.json_file

    data = json.load(open(json_file)) # 加载json文件

    img = utils.img_b64_to_array(data['imageData']) # 解析原图片数据
    lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes']) # 解析'shapes'中的字段信息，解析出每个对象的mask与对应的label   lbl存储 mask，lbl_names 存储对应的label
    # lal 像素取值 0、1、2 其中0对应背景，1对应第一个对象，2对应第二个对象
    # 使用该方法取出每个对象的mask mask=[] mask.append((lbl==1).astype(np.uint8)) # 解析出像素值为1的对象，对应第一个对象 mask 为0、1组成的（0为背景，1为对象）
    # lbl_names  ['background','cat_1','cat_2']

    captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
    lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)

    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img)
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(lbl_viz)
    plt.show()
    
    #####################################################################
    #以下均可打印出来
    data['imageData'] # 原图数据 str
    data['shapes'] # 每个对像mask及label  list
    len(data['shapes']) # 返回对象个数 int
    print('label1:',data['shapes'][0]['label']) # 返回第一个对象的标签 str
    data['shapes'][0]['points'] # 返回第一个对象的边界点 list
    data['shapes'][0]['points'][0] # 返回第一个对象的边界点第一个点 list

    data['imagePath'] # 原图路径 str
    data['fillColor'] # 填充颜色（边界内部） list
    data['lineColor'] # 边界线颜色  list


if __name__ == '__main__':
    main()

终端下运行：python labelme_draw_json.py /home/qf/labelme-master/examples/tutorial/image_0001.json

6、查看label.png图像，可以利用/usr/local/bin/labelme_draw_label_png

终端下运行：labelme_draw_label_png /home/qf/labelme-master/examples/tutorial/image_0001_json/label.png

7、获取json文件中的label，并保存到txt文件中（read_jsons.py）

# -*- coding: utf-8 -*
#!/usr/bin/env python
import json,os


def readjson():
    f = open("/home/qf/labelme-master/examples/tutorial/lab.txt",'a')
    path = '/home/qf/labelme-master/examples/tutorial/1'#指定文件夹路径
    files = os.listdir(path)#得到文件夹下的所有文件名称
    print(files)
    #s = []
    for file in files:
        #if not os.path.isdir(file):#判断是否为文件夹，如果不是则继续
        with open(path+'/'+file,'r') as fr:#用with打开文件
            data = json.load(fr) # 用json中的load方法，将json串转换成字典
            lab = data['shapes'][0]['label']  #注意多重结构的读取语法  
            f.write(lab+' ')
             
            #s.append(lab)#保存所有字典到列表中
    #return s
    f.close()


if __name__ == '__main__':
    readjson()

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

二、windows7 +python3.6下安装labelme：

事先电脑已经安装好了anaconda,否则按下面目录进行：

1.先下载安装anaconda：https://www.anaconda.com/download/选择适合自己Python版本的
2.安装好在程序里选择prompt，就相当于windows下的cmd，只不过运行目录直接在anaconda下




3.在prompt里依次输入
conda create --name=labelme python=3.6（这一步python=*选择自己的Python版本）
activate labelme（这一步Ubuntu系统source activate labelme）
conda install pyqt
pip install labelme

4.我在最后pip install labelme的时候出现两个错误：

出现`UnicodeDecodeError` 错误：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 33: invalid start byte  

用编辑器打开Python36\Lib\site-packages\pip\compat\__init__.py，将第75行`return s.decode('utf_8')` 修改为`return s.decode('cp936')` 
重新`pip install labelme , 安装成功

安装成功后，输入labelme启动失败，报错No module named  yaml

采用pip install yaml和easy_install python-yaml都不行，只能去重新下载yaml的安装包

http://pyyaml.org/wiki/PyYAML

我选择的是ZIP package: http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.12.zip

解压后，

cd PyYAML-3.12

 python setup.py install

重新pip install labelme，成功

输入labelme，启动成功