数据标注工具
labeling
这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，可把标注信息直接转化成为XML文件
1）下载安装
安装PyQt5包
下载labelImg源码并解压运行-https://github.com/tzutalin/labelImg
下载后并解压得到文件夹labelImg-master
命令行运行-pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
将resources.py文件剪切放入libs文件夹中
打开labelImg.py文件，运行得到操作界面
可对源码修改来适应自己的特定要求
open是打开单个图像
open dir是打开文件夹
change save dir是图像保存的路径
next lmage 切换下一张
prev lmage 切换上一张
verify image 校验图像
save 保存图像
create rectbox 画标注框一个
dupicate rectbox 重复标注框
Delete RectBox删除标注框，
Zoom In放大图像
Zoom Out缩小图像
Fit Window图像适用窗口
Fit Width图像适应宽度
2）快捷键
3）使用
在labelImg-master文件夹中打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别
点击“Open Dir”打开图片文件夹，选择第一张图片开始进行标注，使用“Create RectBox”或者“鼠标右键”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片
查看XML文件
labelme
地址：https://github.com/wkentaro/labelme
要求
Ubuntu / macOS / Windows
Python2 / Python3
PyQt4 / PyQt5 / PySide2
安装
有以下选项：
平台激动性安装：Anaconda，Docker
特定于平台的安装：Ubuntu，macOS，Windows
Windows
安装Anaconda，然后在Anaconda Prompt中运行：
在输入labelme就打开了，基本操作都差不多
视频标注
1）打开这个网站：https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/examples/video_annotation/README.md
然后：找到这里
2）复制打开：https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/dotfiles/f3c5ad1f47834818d4f123c36ed59a5943709518/local/bin/video_to_images
3）复制里面所有的内容
4）新建文件夹，将这段代码复制进新的py文件中，将要标注的视频放入旁边，同级目录下
5）按shift＋右键打开命令行
执行：pyhton (自己取的py文件名) （视频文件名）
然后就可以标注了
labelme是语义分割的标注工具，和labelimg的不同点是要对目标进行详细的标绘，然后会生成一个目标的掩膜。这是他和labelimg的最大区别，其他的使用方法都是大同小异，具体用法可以参照我的另一篇博客。这里就不在多说。