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【超详细教程】Labelme + SAM 在windows上安装与使用(配过程图)

Labeme下载与安装

下列操作 均在已经存在虚拟环境Anaconda的条件下操作 ,没有虚拟环境的先创建虚拟环境!我的虚拟环境是labelme conda create --name 环境名 python==3.8,注意在创建虚拟环境的时候,建议python==3.8比较好。

labelme的官网:labelme
labelme的官网界面
在这里插入图片描述

实操步骤

  1. 使用Anaconda的powershell进行后续操作:
    在这里插入图片描述
  2. 设置代理,因为github需要科学上网下载,如果不设置可能会下载超时
    在这里插入图片描述
    复制命令就类似于一下命令,直接粘贴到powershell即可
$Env:http_proxy="http://127.0.0.1:xxxx";$Env:https_proxy="http://127.0.0.1:xxxx"

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  1. 安装labelme包
python -m pip install -U labelme

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4. 运行labelme, 运行后就会弹出labelme的界面,至此labelme的安装完成。

python -m labelme

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Labelme使用+SAM

  1. 打开需要标注的图片目录,点击选择文件夹,labelme就会读取该目录下的所有图片
    在这里插入图片描述
  2. 在打开的图片上,右键选择
    在这里插入图片描述
    对应的powershell的窗口就会自动下载相关的模型,和onnxruntime-cpu的推理环境。
    在这里插入图片描述
  3. 开始标注,例如标注这个杆塔。

选择想要使用的模型:
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标注前后的示意图:
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

模型本身会自动标注,也可以打点指导模型精确标注

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