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～(^^)/