Labelme图像序列标注：视频帧标注的高效工作流

在计算机视觉领域，视频数据标注一直是耗时且复杂的任务。传统单帧标注方式不仅效率低下，还难以保证序列帧间标注的一致性。Labelme作为一款开源图像标注工具，提供了专为视频帧序列设计的标注解决方案，通过帧间标注状态继承、快捷键操作和批量转换功能，显著提升视频标注效率。本文将详细介绍如何利用Labelme构建专业的视频帧标注工作流，从视频拆解到数据集导出的全流程操作。

视频标注核心功能解析

Labelme的视频标注功能核心在于帧间状态保持机制，通过--keep-prev参数实现标注信息在连续帧间的自动传递。这一特性特别适合处理物体运动轨迹相对连续的视频序列，如监控录像、工业检测视频等场景。官方提供的视频标注示例包含完整的工作流演示，从原始视频帧到VOC格式数据集的全流程转换。

视频标注模块的核心配置存储在examples/video_annotation/labelme2voc.py脚本中，该工具支持将序列标注结果批量转换为语义分割数据集。与单图像标注不同，视频标注需要特别注意：

• 帧间物体ID的一致性维护
• 运动物体的边界框/多边形平滑过渡
• 标注结果的增量保存机制

图1：视频帧标注主界面，左侧为当前帧标注状态，右侧显示帧序列导航栏

环境准备与项目结构

开始视频标注前，需确保Labelme环境正确配置。推荐使用Python 3.8+版本，通过项目根目录的pyproject.toml文件安装依赖：

pip install -e .

视频标注专用工作目录结构遵循Labelme的标准示例规范，位于examples/video_annotation/，包含以下关键组件：

video_annotation/
├── data_annotated/        # 标注后的帧图像与JSON文件
├── data_dataset_voc/      # 转换后的VOC格式数据集
├── labelme2voc.py         # 数据集转换脚本
├── labels.txt             # 类别标签定义文件
└── README.md              # 使用说明文档

其中data_annotated/目录存储所有待标注视频帧，每帧图像对应一个JSON格式的标注文件。类别定义文件labels.txt需在标注前预先创建，格式为每行一个类别名称，如：

background
person
car
bicycle

从视频到帧序列：预处理步骤

Labelme本身不提供视频解码功能，需先将视频文件拆解为图像序列。官方推荐使用video-cli工具进行视频帧提取，该工具可通过pip安装：

pip install video-cli
video-toimg input_video.mp4  # 生成按帧编号的图像序列

提取后的帧图像建议按规范命名（如00000100.jpg）并存放于data_annotated/目录。对于需要控制帧率的场景，可使用-f参数指定提取频率：

video-toimg input_video.mp4 -f 5  # 每秒提取5帧

处理后的帧图像示例：

• 00000100.jpg
• 00000101.jpg
• 00000102.jpg

高效标注操作指南

启动视频标注模式需使用--keep-prev参数，该参数会保留前一帧的标注状态，大幅减少重复操作：

labelme examples/video_annotation/data_annotated \
  --labels examples/video_annotation/labels.txt \
  --nodata \
  --keep-prev \
  --config '{shift_auto_shape_color: -2}'

上述命令中：

• --nodata 禁用图像数据嵌入JSON文件，节省存储空间
• --config 设置自动形状颜色偏移，便于区分不同帧的标注对象
• --labels 指定预定义类别标签文件

关键快捷键操作

Labelme为视频标注优化了一系列快捷键，提高操作效率：

快捷键	功能描述
Ctrl+N	跳转到下一帧
Ctrl+P	跳转到上一帧
Ctrl+S	保存当前帧标注
D	删除选中形状
Ctrl+D	复制当前帧标注到下一帧

完整快捷键列表可通过labelme/widgets/tool_bar.py查看，用户也可通过config/default_config.yaml自定义快捷键配置。

标注工具栏

图2：视频标注专用工具栏，包含帧导航、批量操作和视图控制按钮

标注结果转换与可视化

完成序列标注后，使用examples/video_annotation/labelme2voc.py脚本将JSON标注转换为VOC格式数据集：

python examples/video_annotation/labelme2voc.py \
  examples/video_annotation/data_annotated \
  examples/video_annotation/data_dataset_voc \
  --labels examples/video_annotation/labels.txt

转换后的数据集结构符合PASCAL VOC标准，包含：

• JPEGImages/：原始帧图像
• SegmentationClass/：语义分割掩码
• class_names.txt：类别映射文件

为验证标注质量，可使用Labelme提供的标注可视化工具：

labelme_draw_json examples/video_annotation/data_annotated/00000100.json

可视化结果会显示标注多边形与原始图像的叠加效果，帮助检查标注准确性。对于序列标注，特别推荐使用SegmentationClassVisualization/目录下的渲染结果，该目录存储了所有帧的语义分割可视化图像，可直观观察整个序列的标注一致性。

图3：视频帧语义分割结果可视化，不同颜色代表不同物体类别

高级技巧与性能优化

对于长视频序列（超过1000帧），建议采用分批次标注策略，避免单次加载过多数据导致内存占用过高。可通过创建多个子目录（如data_annotated/part1/、data_annotated/part2/）分别处理，最后合并转换结果。

Labelme的视频标注性能可通过以下方式优化：

1. 降低图像分辨率（保持宽高比）
2. 使用--no-browser参数禁用自动打开浏览器
3. 关闭标注窗口中的预览面板（通过View菜单）

对于需要多人协作的大型标注项目，可结合版本控制工具管理标注文件，建议为每个标注者创建独立分支，定期合并标注结果。项目根目录的CITATION.cff文件包含规范的引用格式，方便在学术论文中引用该工具。

常见问题与解决方案

帧间标注偏移问题

当视频存在轻微抖动或物体快速移动时，可能出现标注框与物体错位。解决方案：

• 启用shape.py中的平滑移动算法
• 调整--config参数中的shift_auto_shape_color值
• 使用Ctrl+拖动手动微调形状位置

批量转换失败

若转换脚本提示"KeyError: 'shapes'"，通常是由于部分帧未完成标注。可通过以下命令检查未标注文件：

find examples/video_annotation/data_annotated -name "*.json" | xargs grep -L "shapes"

类别标签更新

若标注过程中需要添加新类别，需：

1. 更新labels.txt文件
2. 重启Labelme使新类别生效
3. 使用update_translate.py同步翻译文件

总结与扩展应用

Labelme提供的视频标注工作流实现了从原始视频到训练数据集的完整闭环，特别适合中小规模视频标注任务。对于需要更高效率的场景，可结合自动化标注模块开发半自动化标注工具，如利用polygon_from_mask.py实现基于预训练模型的标注建议功能。

官方示例中的视频标注教程提供了更多高级配置选项，包括多类别人物跟踪、动态背景处理等场景的解决方案。通过合理配置Labelme的视频标注功能，可将传统需要数小时的标注工作缩短至几十分钟，显著降低计算机视觉项目的数据准备成本。

建议定期查看项目README.md获取最新功能更新，Labelme团队持续优化视频标注体验，近期版本新增了AI辅助标注功能，可通过ai_prompt_widget.py脚本集成外部模型提供标注建议。