目錄
1、labelstudio安裝
2、yolo(txt)轉json
3、COCO轉yolo(僅針對coco格式標注信息)
4、設置環境變量并啟動labelstudio
5、進入label studio創建工程并設置任務標簽
6、安裝http-server并啟動文件映射服務
7、進入label studio導入json文件即可
1、labelstudio安裝
labelStudio簡介：Label Studio ?是一個開源的數據標注工具，由 Human Signal （原 Heartex ）推出，主要用于機器學習和數據科學領域，幫助用戶對各種類型的數據進行標注和注釋，以生成高質量的訓練數據。它支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型的標注，適用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等多種應用場景?。
安裝方法：
pip install label-studio
啟動命令（先不著急啟動，后面步驟會有）：
label-studio start --data-dir /data/label-studio
2、yolo(txt)轉json
第一步，先將標注信息（yolo格式的txt）轉為json。
txt格式如下：
txt轉為json代碼如下：
修改其中的圖片來源地址（images_path）、標注信息來源地址（labels_path）、網址服務地址（root_path）和標簽字典（label_dict）。
代碼生成的json格式如下：
3、COCO轉yolo(僅針對coco格式標注信息)
如果原始標注數據是coco格式則先轉為yolo格式再進入第一步。
coco格式如下：
coco轉為yolo代碼如下：
修改其中的標注信息地址（coco_json_path）和yolo文件輸出地址（output_dir）。
4、設置環境變量并啟動labelstudio
先用腳本設置環境變量：
export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true
export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/data/label-studio。
然后啟動labelstudio
nohup /root/anaconda3/envs/label-studio/bin/python3.1 /root/anaconda3/envs/label-studio/bin/label-studio start --data-dir /data/label-studio &
如果實在不知道怎么配置pycharm，也可以直接用終端命令來生成：
先用cd命令進入ui文件所在的路徑下，然后執行命令：pyuic5 -o demo.py demo.ui
5、進入label studio創建工程并設置任務標簽
選擇標注任務類型并根據第一步生成json時代碼中的標注類別（label_dict）來設計labels。
例如，代碼中的類別label_dict如下：：
則labelstudio的任務類型選擇為目標檢測，然后逐一add labels
6、安裝http-server并啟動文件映射服務
先安裝http-server：
apt install npm
npm install http-server -g
然后編輯啟動腳本，啟動的sh腳本如下：
修改其中的網址列表存儲文件（OUTPUT_FILE）和服務端口號（PORT）。
啟動服務來映射圖片地址（一定要用http-server加上--cors來啟動）
nohup sh serve_local_files.sh /data/label-studio/media/upload/1/ *.png &
注意配置圖片所在文件夾地址。
7、進入label studio導入json文件即可
流程如下：
然后可以看到項目下的圖片及標注框：
完整代碼見倉庫：https://github.com/Trisyp/labelstudio_data_transfer
)
