关键点检测（1）——标注关键点检测数据（labelme和CVAT）

        关键点检测，作为计算机视觉领域的重要分支，广泛应用于人体姿态估计、面部表情识别、手部动作分析等多个场景。其核心在于从图像中准确检测并定位特定的关键点位置。然而，高效的模型训练离不开大量高质量的标注数据。

        我在网上看到了很多关于各种深度学习系列的文章，包括分类，目标检测等。但是对于关键点检测还没有一个系统的笔记帮助大家入门，而我决定写一个专栏，最终完成这个系列的学习之路，并和大家在网上交流。

        本文将详细介绍关键点检测数据的标注方法，包括标注工具的选择、标注流程以及注意事项，帮助自己深入理解并掌握关键点检测数据标注的全过程。后续会根据实际模型训练中对数据标注的理解，会对本文进行优化，如有错误之处，请多多指点，谢谢。

        在开始数据标注之前，选择一款合适的标注工具至关重要。目前市面上有多种标注工具可供选择，如LabelMe、VGG Image Annotator (VIA)等。这些工具均支持关键点检测标注，但功能和易用性有所差异。例如，LabelMe提供了丰富的交互式标注界面，适合复杂场景下的多目标标注；而VIA则以其简洁的界面和灵活的配置选项受到开发者青睐。根据项目需求和个人偏好选择最合适的工具，可以显著提高标注效率。

        我这里就使用开源工具Labelme 来制作关键点检测数据集。同时也会介绍CVAT标注，当然各有优缺点，大家自己酌情选择。

1 安装Labelme

        首先，我们需要安装Labelme工具，很简单，直接pip就可以。

pip install labelme

          但是请确保你已经安装了Python和pip。如果还没有安装，请先安装Python，然后再安装pip。

        然后在python环境直接输入 labelme。即可出现下面页面，即安装成功：

2  labelme标注关键点的流程

        在使用labelme进行标注之前，我们需要创建一个标签，用于存放物体类别名称和关键点名称。你可以在任意位置创建一个名为labels.txt的文本文件，并在其中添加你的标签名称，比如：

dog,1,2,3