이미지 라벨링 쉽게하기! Labelme

본격적으로 YOLO분석을 시작하기 전에!

데이터를 아주 많이 모아서 라벨링 작업을 선행해줘야 합니다.

학생들이 진행하고있는 주제는 킥보드 사용자의 헬멧 착용 여부를 Detection하는 프로젝트입니다.

 

왜 하나요???

기계가 보고 이미지를 분류하려면... 일단 인간이 보고 구분을 해줘야 합니다!

우리는 킥보드 사용자의 보호장비를 Detection하고 있으므로,

이 사진에서 이 부분은 헬멧을 착용한 모습이야.

혹은 이 사진에서 이 부분은 헬멧을 착용하지 않은 모습이야.

를 일러줘야합니다.

 

음.. 그런데 어떤식으로요??

예를 들어, 이렇게 라벨링을 붙여줄 수 있고, 사진과 같은 이름의 json파일을 만들어 boundary를 만들어줘야합니다!

이 사진에서 빨간 부분이 헬멧을 착용한 KickBoard_helmet,

노란 부분이 헬멧을 미착용한 NO_KickBoard_helmet입니다.

이미지가 00018.jpg라고 하죠.

 

그러면 00018.json은 다음과 같이 설정해줘야 합니다.

이런 식으로요! 이미지의 좌표와 라벨을 붙여줘야 합니다.

 

아니.... 좌표를 어떻게 알고 찍는데요??

다행히 Labeling을 쉽게 도와주는 프로그램이 있습니다!

제가 사용하는 프로그램은 LabelMe입니다.

 

https://github.com/wkentaro/labelme

GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag

저는 OS환경이 윈도우라 개고생하면서 깔았습니다....

돈을 많이 벌면 맥북을 살것이다..... 사고싶다....

뭐 설치를 하라는대로 잘 하시고, Anaconda Prompt에서 labelme를 입력하면!

이렇게 클릭클릭으로 polygon을 만들고, 라벨을 지정할 수 있습니다.

쓸만한 단축키와 설정은,

 

D: 다음 이미지

file-Save automatically : 원래는 다음 이미지 넘어갈 때마다 Ctrl+S해줘야 하는데... 이게 있으면 그냥 넘어가도 json파일이 자동 저장된다.

 

그럼 이제 노가다시간!

침튜브를 틀어놓고 시작하자~~