# 4-2 图像标注实战（Label Studio）

## 学习目标

1. 掌握 Label Studio 的安装、启动与界面使用
2. 学会配置三种图像标注类型（分类、目标检测、语义分割）
3. 独立完成边界框、多边形、关键点的标注
4. 理解 VOC / YOLO / COCO 三种导出格式的区别

---

## 1. Label Studio 简介

### 1.1 一句话定义

**Label Studio**：一个开源的、**多模态**数据标注平台，支持图像、文本、语音、视频等几乎所有数据类型的标注与团队协作。

### 1.2 为什么选它

我们这门课统一用 Label Studio 的原因：

| 需求 | Label Studio 对应能力 |
|------|---------------------|
| 多种数据类型 | 图像 / 文本 / 语音 / 视频 / 时序，一站式 |
| 不用写代码 | 通过 XML 标签可视化配置标注界面 |
| 团队协作 | 内置成员管理、角色权限、任务分配 |
| 格式灵活 | 内置 YOLO、COCO、VOC、JSON、CSV 导出 |
| 本地部署 | 数据不出学校，开源免费 |

```
传统方案（多工具切换）：
  图像 → LabelImg
  文本 → Doccano
  语音 → Audacity / ELAN
  协作 → Excel 邮件

Label Studio 一站式：
  图像 / 文本 / 语音 / 协作 → Label Studio
```

### 1.3 与其他工具的对比

| 工具 | 类型 | 适用场景 | 本课程 |
|------|------|---------|--------|
| **Label Studio** | 开源/多模态 | 课程学习 / 中小团队 / 综合项目 | 主选 |
| LabelImg | 开源/图像 | 极简目标检测 | 仅做对比 |
| CVAT | 开源/图像视频 | 大型分割、视频跟踪 | 了解 |
| Doccano | 开源/文本 | 简单文本分类 | 已弃用 |
| Scale AI | 商业 | 企业级标注 | 了解 |

---

## 2. Label Studio 安装与启动

### 2.1 环境要求

- Python 3.8 及以上
- 浏览器（Chrome / Edge / Firefox）
- 建议 8G 以上内存

### 2.2 pip 安装（推荐）

```bash
# 在命令行中执行
pip install label-studio

# 启动 Label Studio
label-studio
```

启动后命令行会显示：

```
[INFO] Label Studio is running at http://localhost:8080
[INFO] Open it in your browser to start labeling
```

### 2.3 第一次打开

1. 浏览器访问 `http://localhost:8080`
2. 第一次进入需要 **Sign Up** 注册管理员账号（用你的邮箱 + 密码）
3. 注册后自动登录到主界面

```
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Label Studio                                           │
│  Sign Up                                                │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                         │
│   Email:    [___________________________]               │
│   Username: [___________________________]               │
│   Password: [___________________________]               │
│                                                         │
│             [  Create Account  ]                        │
│                                                         │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.4 安装常见问题

| 问题 | 解决 |
|------|------|
| 端口 8080 被占用 | `label-studio --port 8001` |
| 启动报错找不到模块 | `pip install --upgrade label-studio` |
| 中文乱码 | 系统区域设置改为 UTF-8 |
| 浏览器无法打开 | 检查防火墙、放行端口 |

---

## 3. 主界面导览

登录后看到的主界面：

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [Label Studio]  Projects  Members  Settings  [用户头像]      │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   My Projects                                                │
│                                                              │
│   ┌────────────────────────────────────────────────┐        │
│   │  + Create Project                              │        │
│   └────────────────────────────────────────────────┘        │
│                                                              │
│   没有任何项目，点上面按钮开始                              │
│                                                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**主要功能区**：
- **Projects**：项目列表，每个项目对应一个标注任务
- **Members**：成员管理（管理员可见）
- **Settings**：个人设置

---

## 4. 创建第一个项目：图像分类

### 4.1 任务说明

**任务**：对 10 张动物图片进行分类，类别有：cat / dog / bird

### 4.2 创建项目

1. 点击 `+ Create Project`
2. 填写：
   - **Project Name**：`animal_classification`
   - **Description**：动物图片三分类
3. 点击 `Save`

### 4.3 配置标注界面

进入项目后，先点 `Settings` → `Labeling Interface` → `Code`：

```xml
<View>
  <Image name="image" value="$image"/>
  <Choices name="label" toName="image" choice="single">
    <Choice value="cat"/>
    <Choice value="dog"/>
    <Choice value="bird"/>
  </Choices>
</View>
```

**逐行解释**：

```
<View>            ← 整个标注界面的根标签
  <Image ...>     ← 显示图像（$image 是任务数据里的字段名）
  <Choices ...>   ← 单选/多选控件
    <Choice/>     ← 一个选项
</View>
```

**关键参数**：
- `toName="image"`：告诉 Label Studio，这个控件是对上面 `Image` 控件的结果
- `choice="single"`：单选（可选 `single-radio`、`multiple`）

保存后点 `Label All Tasks` 就能看到标注界面。

### 4.4 导入数据

在项目页 → `Settings` → `Data Import`：

**方式 A：上传本地文件**

```
1. 准备文件夹
   images/
     ├── cat_001.jpg
     ├── cat_002.jpg
     ├── dog_001.jpg
     └── bird_001.jpg

2. 拖拽到上传区域
   或点击 Upload Files 选中文件夹
```

**方式 B：上传 CSV / JSONL（推荐，标签稳定）**

`tasks.csv`：

```csv
image
images/cat_001.jpg
images/cat_002.jpg
images/dog_001.jpg
images/bird_001.jpg
```

**方式 C：粘贴 URL**

```csv
image
https://example.com/cat_001.jpg
https://example.com/dog_001.jpg
```

上传完后点 `Save` → 任务列表里就会看到每一张图对应一行任务。

### 4.5 开始标注

1. 点击 `Label All Tasks`
2. 进入标注界面：
   - 上面是图片
   - 下面是三个单选按钮
3. 选中正确类别
4. 点击右下角 `Submit` 进入下一张
5. 全部完成后回到项目页，可以看到完成进度

```
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  Project: animal_classification                   │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│  Tasks:     10 total / 7 done / 3 skipped         │
│  Progress:  ████████████░░░░░░  70%               │
└──────────────────────────────────────────────────┘
```

### 4.6 导出数据

项目页 → `Export`：

- 格式选 `JSON`
- 下载得到 `project-1-at-2024-05-20.json`

导出内容示例：

```json
[
  {
    "id": 1,
    "data": {"image": "images/cat_001.jpg"},
    "annotations": [{
      "result": [{
        "from_name": "label",
        "to_name": "image",
        "type": "choices",
        "value": {"choices": ["cat"]}
      }]
    }]
  }
]
```

---

## 5. 创建第二个项目：目标检测（边界框）

### 5.1 任务说明

**任务**：对 10 张街景图进行目标检测，标出每张图中的 `person`、`car`、`bicycle`

### 5.2 项目配置 XML

```xml
<View>
  <Image name="image" value="$image"/>
  <RectangleLabels name="label" toName="image" strokeWidth="3">
    <Label value="person" background="#FF0000"/>
    <Label value="car"    background="#00FF00"/>
    <Label value="bicycle" background="#0000FF"/>
  </RectangleLabels>
</View>
```

**新增标签**：
- `<RectangleLabels>`：矩形框 + 标签（Label Studio 专门用于目标检测）
- `<Label value="..." background="...">`：每个标签的颜色
- `strokeWidth="3"`：边框线宽

### 5.3 标注操作

进入标注界面后：

```
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  [image]                                          │
│  ┌────────┐                                       │
│  │  人    │ ← 拖动鼠标画框                        │
│  └────────┘                                       │
│         ┌─────────┐                                │
│         │   车    │                                │
│         └─────────┘                                │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│  标签栏:                                          │
│  [ person ]  [ car ]  [ bicycle ]                 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
```

**操作步骤**：

1. 选中上方标签（点击 person/car/bicycle 之一）
2. 在图片上 **按住鼠标左键拖动**，画矩形框
3. 松开后，框会自动带上刚才选中的标签
4. 继续选下一个标签，再画下一个框
5. 同一张图可以有多个框
6. 标完后点 `Submit`

### 5.4 快捷键速查

| 快捷键 | 功能 |
|--------|------|
| `Ctrl + Enter` | 提交当前任务 |
| `H` | 切换显示已画框 |
| `Ctrl + Z` | 撤销上一个框 |
| `Delete` | 删除选中的框 |
| 数字 `1-9` | 快速选择第 N 个标签 |
| `+ / -` | 缩放图像 |
| 滚轮 | 上下滚动 |

### 5.5 边界框标注规范

**基本规则**：

```
正确（紧贴目标）           错误（框太大）            错误（截断）

┌──────────┐               ┌────────────────┐        ┌──────────
│ ▓▓▓▓▓▓▓ │               │ ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ │        │ ▓▓▓▓▓▓▓ │
│ ▓ 人 ▓▓ │               │ ▓  人  ▓▓▓▓▓▓ │        │ ▓ 人 ▓▓ │
│ ▓▓▓▓▓▓▓ │               │ ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ │        │ ▓▓▓▓▓▓▓ │
└──────────┘               └────────────────┘        └──────────┘
```

**多目标处理**：

- 一张图有几个就标几个，每个独立画框
- 互相重叠的目标也要分别标
- 远处很小的目标可以标 "difficult" 标记

**遮挡处理**：

```
情况1：目标被部分遮挡
   → 标可见部分（标框框住能看到的人）

情况2：目标被严重遮挡（< 20% 可见）
   → 建议不标（标记为非标注目标）

情况3：多人重叠
   → 每个独立标，画框按可见边界
```

### 5.6 YOLO 格式导出

项目页 → `Export` → 选 `YOLO`：

下载得到压缩包，解压后结构：

```
project-1-at-2024-05-20-yolo/
├── images/
│   ├── street_001.jpg
│   └── street_002.jpg
├── labels/
│   ├── street_001.txt
│   └── street_002.txt
├── classes.txt
└── notes.json
```

`classes.txt`（类别映射）：

```
0: person
1: car
2: bicycle
```

`street_001.txt`（一张图的标注）：

```
# 格式: <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
# 所有值都是相对图片尺寸的归一化值 (0-1)
0 0.35 0.45 0.18 0.55
1 0.75 0.50 0.30 0.20
```

**逐字段解释**：

```
0      → 类别 ID（0=person）
0.35   → 框中心点 x / 图片宽度
0.45   → 框中心点 y / 图片高度
0.18   → 框宽度 / 图片宽度
0.55   → 框高度 / 图片高度
```

### 5.7 Pascal VOC 格式导出

项目页 → `Export` → 选 `PascalVOC`：

`street_001.xml`：

```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<annotation>
    <filename>street_001.jpg</filename>
    <size>
        <width>1920</width>
        <height>1080</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <object>
        <name>person</name>
        <bndbox>
            <xmin>134</xmin>
            <ymin>216</ymin>
            <xmax>478</xmax>
            <ymax>810</ymax>
        </bndbox>
    </object>
    <object>
        <name>car</name>
        <bndbox>
            <xmin>1100</xmin>
            <ymin>450</ymin>
            <xmax>1680</xmax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>
```

注意 VOC 用的是**绝对像素坐标**（xmin、ymin、xmax、ymax），而 YOLO 是**归一化坐标**（0-1）。

### 5.8 COCO 格式导出

项目页 → `Export` → 选 `COCO`：

`result.json`：

```json
{
  "images": [
    {"id": 1, "file_name": "street_001.jpg", "width": 1920, "height": 1080},
    {"id": 2, "file_name": "street_002.jpg", "width": 1920, "height": 1080}
  ],
  "categories": [
    {"id": 0, "name": "person"},
    {"id": 1, "name": "car"},
    {"id": 2, "name": "bicycle"}
  ],
  "annotations": [
    {
      "id": 1, "image_id": 1, "category_id": 0,
      "bbox": [134, 216, 344, 594],
      "area": 204336,
      "iscrowd": 0
    }
  ]
}
```

注意 COCO 的 `bbox` 格式是 `[x_min, y_min, width, height]`（**前两个是左上角，后两个是宽高**），和 VOC 略有区别。

### 5.9 三种格式对比

| 特性 | VOC | YOLO | COCO |
|------|-----|------|------|
| 文件类型 | 每个图一个 XML | 每个图一个 TXT | 所有图一个 JSON |
| 坐标系 | 绝对像素 (xmin,ymin,xmax,ymax) | 归一化 0-1（中心点+宽高）| 绝对像素 (x,y,w,h) |
| 多目标 | 一个 object 一对 bndbox | 一行一个目标 | 一个 annotation 一个目标 |
| 适用框架 | Faster R-CNN, SSD | YOLO 系列 | Mask R-CNN, Detectron2 |
| 优缺点 | 直观但文件多 | 紧凑、YOLO 专用 | 强大、适合大项目 |
| 人类可读 | ⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐ |

**怎么选**：
- 学 YOLO 模型 → 导 YOLO
- 用 MMDetection / Detectron2 → 导 COCO
- 通用、自己写训练脚本 → 导 VOC 或 JSON

---

## 6. 创建第三个项目：语义分割（多边形）

### 6.1 任务说明

**任务**：对 5 张街景图做**像素级**语义分割，类别：road、building、sky、vegetation

### 6.2 项目配置 XML

```xml
<View>
  <Image name="image" value="$image"/>
  <PolygonLabels name="label" toName="image" strokeWidth="2">
    <Label value="road"        background="#808080"/>
    <Label value="building"    background="#A52A2A"/>
    <Label value="sky"         background="#87CEEB"/>
    <Label value="vegetation"  background="#228B22"/>
  </PolygonLabels>
</View>
```

`<PolygonLabels>`：多边形 + 标签，专门用于语义分割。

### 6.3 标注操作

1. 选中标签（点击 road / building / sky / vegetation）
2. 在图像上**连续点击多个点**画出多边形
3. **双击或按回车**结束当前多边形
4. 一个类别画完，再选下一个类别继续
5. 一张图可能有很多个多边形

```
标注过程示意：

点 1 ──→ 点 2
         │
         ↓
点 4 ←── 点 3
(双击结束)

┌──────────────────┐
│                  │
│   1────────2     │
│   │        │     │
│   │  区域  │     │
│   │        │     │
│   4────────3     │
│                  │
└──────────────────┘
```

### 6.4 分割标注注意事项

| 情况 | 处理 |
|------|------|
| 两个区域紧贴 | 各画一个多边形，不要合成一个 |
| 区域很小 | 至少 3 个点画出三角形 |
| 形状不规则 | 多点描边，越细越准 |
| 类别不确定 | 选最接近的，宁可错记也不要漏 |

### 6.5 导出多边形

项目页 → `Export` → 选 `JSON`：

```json
{
  "id": 1,
  "data": {"image": "street_001.jpg"},
  "annotations": [{
    "result": [{
      "from_name": "label",
      "to_name": "image",
      "type": "polygonlabels",
      "value": {
        "points": [[0.1, 0.8], [0.9, 0.8], [0.9, 1.0], [0.1, 1.0]],
        "polygonlabels": ["road"]
      }
    }]
  }]
}
```

`points` 数组里每个点都是 `[x, y]` 的归一化坐标（0-1），是按顺时针或逆时针排列的多边形顶点。

> 💡 想转成 mask（像素级 PNG 图）？需要用 `label-studio-converter` 工具，详见 4-4 节。

---

## 7. 课堂演示：Python SDK

### 7.1 简介

Label Studio 提供 `label-studio-sdk`，可以用 Python 编程式管理项目、查询任务、写入预标注。

### 7.2 安装

```bash
pip install label-studio-sdk
```

### 7.3 常用代码

```python
from label_studio_sdk import Client

# 连接本地服务
ls = Client(url='http://localhost:8080', api_key='YOUR_API_KEY')

# 获取 API Key：
# Label Studio → Settings → Account → Access Token

# 列出所有项目
projects = ls.list_projects()
for p in projects:
    print(p.id, p.title)

# 获取某个项目的任务
project = ls.get_project(id=1)
tasks = project.get_tasks()
print(f"项目里有 {len(tasks)} 个任务")

# 导入新任务
project.import_tasks([
    {"image": "images/new_001.jpg"},
    {"image": "images/new_002.jpg"}
])

# 导出标注
project.export_tasks(export_type='JSON')
```

> 这一节以了解为主，详细用法 4-4 节会展开。

---

## 8. 实战练习

### 8.1 任务一：图像分类（必做）

**任务**：在 Label Studio 创建项目 `fruit_classification`

**步骤**：
1. 准备 10 张水果图片（apple、banana、orange）
2. 启动 Label Studio，创建项目
3. 配置 `<Choices>` 三分类界面
4. 上传 10 张图
5. 完成 10 张标注
6. 导出 JSON 并截图

### 8.2 任务二：目标检测（必做）

**任务**：创建项目 `vehicle_detection`

**步骤**：
1. 准备 10 张街景图
2. 配置 `<RectangleLabels>` 目标检测界面
3. 类别：person / car / bicycle / traffic_light
4. 标完所有目标
5. 导出 YOLO 格式
6. 检查导出的 .txt 文件坐标是否正确

### 8.3 任务三（选做）：语义分割

**任务**：创建项目 `scene_segmentation`

**步骤**：
1. 准备 3-5 张风景图
2. 配置 `<PolygonLabels>` 分割界面
3. 类别：sky / vegetation / road / building
4. 画多边形
5. 导出 JSON

### 8.4 标注自检清单

```
图像分类：
□ 类别选择是否正确
□ 是否有漏标的任务
□ 导出 JSON 是否完整

目标检测：
□ 边界框是否紧贴目标
□ 是否每个目标都标了
□ 框内类别是否正确
□ 导出 YOLO 格式后坐标值是否在 0-1 之间
□ classes.txt 是否齐全

语义分割：
□ 多边形顶点是否足够（至少 3 个）
□ 类别判断是否准确
□ 不同区域之间是否有遗漏
```

---

## 9. 本节知识小结

```
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                4-2 图像标注实战（Label Studio）             │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                            │
│  📌 Label Studio 是多模态标注平台，一站式解决图像/文本/语音 │
│                                                            │
│  📌 安装：                                                  │
│     pip install label-studio                               │
│     label-studio                                           │
│     浏览器访问 http://localhost:8080                       │
│                                                            │
│  📌 三种图像标注类型：                                       │
│     分类      → <Choices>                                   │
│     目标检测  → <RectangleLabels>                          │
│     语义分割  → <PolygonLabels>                            │
│                                                            │
│  📌 三种导出格式：                                           │
│     VOC    → XML，像素绝对坐标                              │
│     YOLO   → TXT，归一化 0-1 坐标                          │
│     COCO   → JSON，[x,y,w,h] 像素坐标                      │
│                                                            │
│  📌 标注规范：框要紧贴目标、不多不少                       │
│                                                            │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 课后任务

1. 安装 Label Studio，截图证明能正常打开
2. 完成"任务一"图像分类 10 张图
3. 完成"任务二"目标检测 10 张图，导出 YOLO 格式
4. （选做）完成"任务三"语义分割

---

## 下节预告

下一节我们将学习 **4-3 文本标注与语音标注（Label Studio）**：
- 文本分类、NER 命名实体识别
- 意图识别与槽位标注
- 语音转写 ASR
- 说话人分离与音频分类
