LabelMEの使い方（セマンティックセグメンテーション用アノテーションツール）

本記事でわかること

• LabelMeのインストール方法、および使い方
• 出力ファイル(json)の画像化

LabelMeってなに？

MITによって作られたアノテーションツールで、本記事ではセマンティックセグメンテーション用のアノテーションのために使っていきます。

LabelMeのインストール

インストール方法は「Anaconda経由」と「venv+pip経由」の2通りを紹介します。
といっても中身は対して変わりません。お好きな方をどうぞ。
※それぞれ、Anacondaをインストール済み、Pythonをインストール済みを前提条件としています。
※詳細はこちらから。

Anaconda経由のインストール

conda create --name=[任意の仮想環境名] python=[任意のPythonのversion]
activate [任意の仮想環境名]
conda install pyqt
pip install labelme

venv+pip経由のインストール

python -m venv [任意の仮想環境名]
./[任意の仮想環境名]/Scripts/activate
pip install labelme PyQt5

LabelMeの起動

以下のコードを実行すると、ウィンドウが開きます。

labelme

LabelMEの使用手順

上の画像に振った番号の通りです。
①　画像の入ったフォルダを開きます。
②　マウスでカチカチして任意の物体を囲みます。囲み終わると「クラス名」を聞かれるので、入力しましょう。
③　必要なら修正します。
④　アノテーションデータを保存します。(①で指定したフォルダを確認すると○○.jsonというファイルが生成されてると思います。)
⑤　次の画像にいきましょう。（①に戻る。）

json から PNG へ

生成されたjsonファイルですが、このままではうまくアノテーションできたか確認しづらいかと思います。なので、画像化することで視覚的に確認していきましょう。以下のコードを実行してください。

labelme_json_to_dataset ○○.json

すると「○○_json」というフォルダができ、その中に以下の4点が生成されます。

• img.png
• label.png
• label_names.txt
• label_viz.png

さいごに

本記事では、LabelMEを用いてセマンティックセグメンテーション用のアノテーション作業を紹介しました。
他にもインスタンスセグメンテーション用に変換もできるようなので、試してみたいところ。
それでは～(^^)/