若要在 PyCharm 中使用 labelme 工具，请按照下列步骤操作：
使用 pip 安装标签包：pip install labelme
打开 PyCharm 并创建一个新项目。
在项目目录中，创建一个新的 Python 文件并导入 labelme 模块：import labelme
使用该函数启动标签应用程序。labelme.app.main()
使用 labelme 应用程序中的工具在图像中的对象周围绘制形状并标记它们。
通过单击“文件>保存”来保存注释。这将创建一个包含图像注释的 JSON 文件。
然后，可以使用 JSON 文件中的注释来训练对象检测模型或用于任何其他目的。
比较好的图像标注工具：
1、LabelMe
LabelMe是最常用的图像标注工具之一。它由JavaScript编写，是一个非常出色的注释工具，该工具专门用于在线图像标注。使用LabelMe的好处之一是它更高级，它支持最新的功能，用户能够从任何位置访问该工具，也可以在不安装大型数据库的情况下标记对象。
LabelMe帮助用户建立专门用于计算机视觉研究的图像数据库，它不仅支持基于系统平台使用，还支持应用程序平台内应用。包含有2个图库、标签和探测器，展示了工具的功能。其画廊有多种用途，如存储图像、贴标签、存储等。
2、BeaverDam
BeaverDam是最流行的视频注释工具之一，该工具用于计算机视觉训练标记，全球工程师都在用它，其作为本地PythonDjango服务器运行。
此外，它还可以轻松与mturk集成，虽然你可能得额外学习mturk这么用，特别是涉及到下载注释时。该工具将使人们给视频贴标签变得轻而易举，然而前提是你必须学会高效使用它。
3、Imglab
Imglab基于网络，用于为对象标记图像，主要用来训练数据链路。此外，有时还为了机器学习的目的被用来训练目标探测器。
该公司还开发了辅助工具，因此，imglab的最新版本大受欢迎。它独立于平台，因而可直接从浏览器中运行该工具。此外，它不需要任何先决条件，也无需任何高内存空间或CPU。
4、Semantic Segmentation Editor（语义分割编辑器）
这是最著名的网络标签工具之一。语义分割编辑器额外支持位图的注释，还支持点云标记。大多数情况下，人们使用这个工具来创建人工智能训练数据集，用于2D和3D。语义分割编辑器是自主驾驶研究的绝佳选择。此外，它支持．jpg以及．png图像，是一个易于使用的应用程序。
