Tools

여기에서는 Computer vision 관련 연구 시 필요한 Tool에 대해 살펴보려고 한다.

labelme

Labelme is a graphical image annotation tool inspired by http://labelme.csail.mit.edu. It is written in Python and uses Qt for its graphical interface.

Installation

You can install labelme to execute 3 commands on the terminal. After that, you can use labelme if you enter labelme on the terminal.

conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
pip install labelme

labelme

Usage

labelme를 실행시키면 아래와 같은 화면이 나온다. 좌측 메뉴의 Open Dir이라는 아이콘을 클릭하여 Annotation 할 폴더를 선택한다.

../../_images/labelme_01.png

폴더를 선택한 후 Choose 버튼을 클릭한다.

../../_images/labelme_02.png

Annotation 할 이미지들이 로드되는 것을 확인할 수 있고, 좌측 메뉴의 Create Polygons 아이콘을 클릭하여 Annotation을 시작한다.

../../_images/labelme_03.png

이미지 스크롤로 화면을 확대하여 Annotation 하기 편하게 만든다.

../../_images/labelme_05.png

좌상단 모서리부터 한땀한땀 (?) Annotation을 하고, 시작점과 연결시킨다.

../../_images/labelme_06.png

연결이 완료되면 아래와 같은 창이 뜨고, 입력창에 lp라고 입력한 후 OK 버튼을 클릭한다 (여기서 lp는 해당 Annotation의 ID임).

../../_images/labelme_08.png

그러면 우측 상단에서 현재 Annotation의 ID가 설정된 것을 확인할 수 있다.

../../_images/labelme_09.png

이제 만든 Annotation을 저장하면 되는데, 단축키 Ctrl + S 를 이용하면 된다. 아래와 같은 창이 뜨면 바로 Save 버튼을 클릭하면 된다.

../../_images/labelme_10.png

저장이 완료되면 우측 하단의 File list의 이미지 경로명 왼쪽에 체크 표시가 된다. 이는 이미지에 Annotation 한 결과가 잘 저장된 것을 의미한다.

../../_images/labelme_11.png

Reference

imgaug

This python library helps you with augmenting images for your machine learning projects. It converts a set of input images into a new, much larger set of slightly altered images.

You can see details in GitHub, aleju/imgaug.