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Github上面有官方教程，我的下载过程供大家参考
Github链接：https://github/wkentaro/labelme
anaconda安装及下载，创建环境
在使用labelme之前需要先下载安装labelme然后创建labelme的虚拟环境，anaconda我是之前就安装好的，这里就不做介绍，需要的小伙伴可以自行搜索教程。
创建labelme的环境及激活
安装过程需要将外网断掉
anaconda prompt打开首先在base环境中，直接新建一个叫做labelme的虚拟环境
conda create -n labelme python=3.6
然后激活环境
conda activate labelme
激活成功后，base就会变成（labelme）
下载labelme
安装labelme依赖环境
conda install pyqt
conda install pillow
或者用pip进行安装
pip install pyqt
pip install pillow
安装labelme
我的labelme版本没有挑，直接下的
conda install labelme
或者用pip，也可以自己选择版本，比如3.16.2
pip install labelme=3.16.2
经过这样一波曲折之后，labelme就应该下好啦
更新labelme命令
pip install --upgrade labelme
打不开labelme
下载安装之后就可以用labelme进行数据标注啦！
我看到的很多教程里直接输入labelme就可以打开，但是我出现了问题
‘labelme’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
解决方法是输入
pip install labelme
我猜想可能是因为我之前用的conda安装命令没有安装好，用pip安装完成
然后应该在相关目录找到_main_.py文件，用python运行
不过我没有找到。。。。
我是在github上下载的压缩包里发现了一个_main_.py文件
然后再在这个目录下运行的main文件
这样是可以成功打开了
使用labelme
新建文件夹存放数据集和标签
首先需要新建一个文件夹，里面包含一个数据集文件夹和一个txt文件
数据集中直接存放图片就行，txt文本必须包含三个参量：
ignore
_background
其他标签参量（如图中的aeroplane、bicycle等，根据需要自行编辑）
我尝试的时候是从github下载的examples
里面有目标检测、实例分割、语义分割等不同的例子，用语义分割为例，
target文件暂时不考虑（是我自己建的）
data_annotated文件夹存放的是已经进行标注过的数据集和相应的json文件
data_dataset_voc是标注好后的json文件转换成了voc类型了
不管怎样，我们想要感受一下标注数据，直接找到图进行标注就可以了
打开后的界面如下：
标注选区
在open里面找到数据集，打开图片就可以标注
类似于ps的钢笔工具
点击左边的 create polygons可以开始创建标注区域
撤销点
右击选择undo points即可撤销上一点
区域闭合后自动弹出小框，输入标签“person”，然后“ok”就可以继续标注图中下一个人
保存
标注完成后可以继续下一张图片，最后ctrl+s进行保存
保存的json文件查看不直观
查看标注情况
python labelme2voc.py data_annotated target --labels labels.txt
python运行该命令，
data_annotated ——json文件所在文件夹
target——我想要保存的文件夹
labels.txt——标签文件
labelme2voc.py文件是examples里面自带的，就保存在和数据集同一个目录下
target文件夹下：
JPEGImages——数据集图片
SegmentationClass——npy文件
SegmentationClassPNG
SegmentationClassVisualization:
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