/LabelStudio-windows-pip

记录LabelStudio在windows上的使用

Primary LanguageBatchfile

仅用此项目记录一下 Label-Studio 在 Windows pip 环境的使用记录。

我的目的是对星穹铁道的游戏截图进行标注，最后输出到YOLO训练，实现怪物、可破坏物等的目标识别。

环境准备

使用 install.bat 搭建虚拟环境并安装 label-studio 。其中使用版本为

  • python = 3.11.9
  • label-studio = 1.11.0

运行

复制 env_sample.bat 至 env.bat 并修改其中的环境变量，随后运行 run.bat 即可。

环境变量 作用
LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED 设置成True后，可以导入本地图片，或将项目信息导出到本地
LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT 本地数据的根目录，后续用到的本地数据路径都需要是这个的子目录
LABEL_STUDIO_BASE_DATA_DIR label-studio存储数据的位置，默认在 \AppData\Local\label-studio

完整可用的环境变量可见 官网

使用

1.创建账号

Label-Studio是作为一个平台对外提供服务的，可以支持多人协作，因此有一套账号体系。无特别安全要求时随意即可。

2.创建项目

相当于一个数据集的包装，在创建时可以输入名字，然后在 Labeling Setup 页签选择你需要的标注方式。我使用YOLO的情况下，选择 Object Detection with Bounding Boxes。

3.导入图片

打开项目后，右上角有 Import 按钮可以导入图片。

如果像我一样，图片本来就是在运行服务的机子上的话，可以按以下操作

  1. 设置环境变量LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED和LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT后启动
  2. 项目页面的右上角进入Settings->Cloud Storage
  3. 点击Add Source Storage，选择Storage Type=Local Files
  4. 在Absolute local path填入图片的路径，注意这个路径必须是 LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT 的子目录
  5. 在File Filter Regex填入.*(jpe?g|png|tiff)
  6. 勾选Treat every bucket object as a source file （这个看不懂为什么，不勾选就是不行）
  7. 保存后，点击Sync Storage，就可以把本地图片都同步导入到项目中了
  8. 返回项目页面可以看到导入的图片

4.标注

在项目页面点击图片就可以进入标注的页面

  1. 点击需要标注的label
  2. 在图片上拖拽出目标框
  3. 点击Submit或者Update

5.导出

数据量少的时候，可以直接在页面上进行导出。

数据量大的时候，可以在运行服务的机子上使用命令行导出，命令为。

label-studio export your_project_id your_export_type --export-path=your_export_path

注意这里运行时环境变量需要跟你的服务一致，因为环境变量中有储存数据的目录。

你也可以复制export_sample.bat修改后使用，这里继承了env.bat的环境变量。