labelme

抠图，labelme打标之后，提取图片中的目标

importosimportjsonimportcv2#fromnumpyimportimagfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnppath_ori=r"E:\dabiao\DES_ori"path_dest=r"E:\dabiao\DES_EXTRACT"files=os.listdir(path_ori)for
Leagues·2022-12-28 06:07

labelme 5.0.1版本指南(二)labelme快捷键详解与修改

如何自定义labelme的快捷键，非常简单也很实用，吐槽一下Ctrl+J创建,Ctrl+N编辑，对我的键盘很不友好，路径文件名是这个是这个，/home/mac/.labelmerc打开以后可以看到各种快捷键
Traversal_labelme·2022-12-28 06:07

ultra fast lane detection数据集制作

1.准备一个文件夹名字随便吧内部结构：文件夹内部结构然后在img文件夹中存放你的原始图片2.labelme制作打开labelmelabelme选择createLinestrip类别选1，2，3，4（从左到右
小王在线秃头·2022-12-28 01:25

python 导入gdal失败：DLL load failed 找不到指定的模块。

最近在conda环境中安装了pyqt和labelme等一些库之后，打算运行一个geotif转jpg的程序，但一开始运行就报错，显示imp.py中importimportlib.machinery这句出了问题
KilllerQueen·2022-12-27 10:51

图像分割数据集制作

制作语义分割数据集（VOC风格）本案例使用labelme作为工具，标注地物分类中的建筑物，用于遥感影像地物分类的数据集。下图是语义分割的数据集目录。
RyanC3·2022-12-27 03:35

labelme 语义分割数据集_强调语义分割数据增强的技巧

从研究语义分割到现在已经快有2年的时间，期间经历了不少坎坷，但最终也使我对语义分割有了全面，细致，深入的认识。在2015年-2018年，每年的CVPR都有大把的语义分割论文出现，但是论文中关于如何训练好模型，却说的比较模糊，那我就把我的这快2年的经验写出来，供大家参考。首先，我使用PyTorch,在Pascalvoc与Cityscapes数据集上实验，也向这2个榜单递交了好几十次测评结果。在诸多会
一朵云从平流层坠下·2022-12-27 00:21

LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强

这是一个目标检测和目标分割增强的小工具，需要您事先标记一些图片，然后变化增强图片(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件)，图片数据增强，包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像。
breeze_csdn·2022-12-27 00:20

图像和labelme标注的标签同步增强

参考这个连接labelme数据增强_人工智能_人工智能/神经网络/深度学习_数值算法/人工智能下载-pudn.com
FT_M·2022-12-27 00:20

labelme 构造自己的数据集

文章目录前言一、labelme是什么？
浅念念52·2022-12-27 00:50

python脚本对labelme标注的数据集进行镜面旋转扩充数据集

使用labelme做数据集标注效率不得不说非常感人，由此开始思考如何利用已经标注的数据集参考如下脚本编写python脚本对labelme标注的数据集进行左右/上下镜面翻转扩充数据集_Alex-Leung
m0_67480197·2022-12-27 00:50

labelme数据增强（待更新）

labelme标注重复目标，源代码修改。labelme数据增强。labelme的json数据格式生成。
橘座的忧伤·2022-12-27 00:50

编写python脚本对labelme标注的数据集进行左右/上下镜面翻转扩充数据集

编写python脚本对labelme标注的数据集进行左右/上下镜面翻转扩充数据集labeme是什么？
Alex-Leung·2022-12-27 00:19

通过labelme标注的关键点数据增强（包括图像与json文件）

最近在尝试对自建的人体关键点数据集进行姿态聚类，使用labelme标注的数据集需要的时间太长了，于是自己标注了一部分，其他的数据想用数据增强方法进行扩充。
Accelerator__·2022-12-27 00:49

增广数据集(labelme)

很多时候训练深度神经网络时都是使用transforms来增强数据，这样做通常原始数据集多大，增强后的数据集就多大，但是有时想扩充一下数据集，让数据量大一点，看到roboflow上增强数据集的效果挺不错的，但是对于国内的朋友来说不太友好，有时需要科学上网，上传数据集大一点的话，可能就会像下载某些小片片一样卡在最后几秒，并且还有自己的数据集泄露的风险。虽然roboflow增强之后的效果很不错，同时还能
athrunsunny·2022-12-27 00:49

labelme安装/错误记录（自用）

安装教程1：Labelme安装以及使用_期待686的博客-CSDN博客_labelme，运行后报错：qt.qpa.plugin:CouldnotloadtheQtplatformplugin"windows"in
献给陆河·2022-12-25 18:58

自定义coco数据集

1、环境anaconda环境安装配置2、工具安装labelme工具3、安装软件3.1、打开anaconda控制台3.2、创建虚拟环境condacreate-nlabelmepython=3.73.3、激活环境
lzh~·2022-12-25 10:15

Windows图像标注软件安装与使用（Vott、labelImg、labelme）

二、常用标注软件1.vott1.2.入门基本使用2.labelImg2.1.下载与安装2.2.入门基本使用3.labelme3.1.下载与安装3.2.入门基本使用前言图像标注常用来制造自己的数据集，方便进行学习
qq_45297730·2022-12-25 01:08

window10系统下利用anaconda安装labelimg（简单，免下载独立安装包）

window10下利用anaconda安装labelimg步骤如下（labelme同理，只是依赖的环境不一样）1、下载安装anaconda：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform
大瀚274·2022-12-25 01:38

PaddleSeg脚本自建一个数据集，使用paddleseg内置脚本工具

在使用paddleseg进行语义分割时，第一步就是需要构建起自己的数据集，下文记录自己如何使用其自带的module——labelme2seg.pysplit_dataset_list.py来构建。
脑子里有海·2022-12-24 17:41

图像分割 把用labelme标注生成的数据集改成PaddleSeg支持的数据集格式

图像分割把用labelme标注生成的数据集改成PaddleSeg支持的数据集格式labelme标注后生成的数据集文件格式img.pnglabel.pnglabel_names.txtlabel_viz.pngPaddleSeg
weixin_45693265·2022-12-24 17:41

【PaddleSeg】使用自己制作的CityScapes数据集训练模型

一：CityScapes格式数据集制作1：labelme安装指南github：labelme第一步：下载安装第二步：创建环境安装依赖基于Anaconda第三步：在终端输入命令激活环境condaactivatelabelme
私はいつも好きです樱岛麻衣·2022-12-24 17:10

python代替labelme生成imageData数据

json格式，比如提取轮廓，不想手动打图像分割标签的可以用这个方法。fromlabelmeimportPY2fromlabelmeimportQT4fromlabelme.loggerimportloggerimportbase64importioimportnumpyasnpfromPILimportExifTags#importPIL.ExifTagsfromPILimportImage#im
bug生成中·2022-12-24 10:14

打标工具labelme或者labelimg遇到图片闪退的完美解决方案

在对数据集进行数据标注的时候，采用labelimg或者labelme标注标签的时候，我们有时候会遇到闪退或者卡住的的情况。在通过我的分析之后，我找到了问题所在并且解决问题。
qiuzitao·2022-12-24 06:06

Python实例分割 YOLOv5 segment使用教程（完善中）

目录一、直接试用方式1、代码下载与环境配置2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测二、制作自己的数据集1、labelme制作标签2、json转txt三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py
此彼之间白夜幻想·2022-12-23 21:52

Yolov5 多边形标签转换，所有json文件自动转成txt格式[详细过程]

目录问题引入Labelme简要介绍多边形标签的处理方法转换后的txt格式如下：代码实现多边形标签代码实现方法json转化为txt的部分代码如下：数字规范化的代码如下：最后附上我的完整代码问题引入网上的json
Pandas_007·2022-12-23 21:12

python批量修改labelme json格式标签

之前打算用mask-rcnn跑一个数据集，标注方式出点问题使用labelname1，labelname2这种的标注模式现在要改成labelnamegroup_id:1这种，还不是自己标的也不好意思在让别人去改图片太多手工一个。先能用后期再优化一下。用上正则和多线程还有CPython以下是代码importjsonimportospath='./'dirs=os.listdir(path)defdat
江湖夜雨十年灯。。。·2022-12-23 20:30

利用shell删除labelme打错的标签

近一万张标签，组长嫌弃打的太抖了，于是辛苦我一人，造福所有队员——写一个脚本把特定名字的标签框删除，就是苦了我的头发qaq首先，经过探讨之后发现，如果要删除标签框，只需要删除对应json文件中对应的shapes，所以具体要求如下：1.需要删除lable名为Red1-8和Blue1-8的shapes内容2.保留其他标签框：Dark和Red0和Blue0第一版#!/bin/bashcd/home/co
薄雾浮水母·2022-12-23 20:29

关于labelme自定义数据集 label list 的删除操作

今天在弄deeplavb3+运行json_to_dataset.py脚本时，出现了这个错误（如下图）：经过分析后发现，原来是自己在用labelme制作自己的数据集时，多打了个类别other，然而我却没有在标注中没有画框
爱摸鱼的俊俊·2022-12-23 20:58

关于labelme自定义数据集 标签删除的操作

关于labelme自定义数据集标签删除的操作labelme自定义的数据集在图像标注过程中，如果生成了一个错误标注的图像块时，右击相应的图像label是无法删除的，如图1：图1（看右侧PolygonLabels
非常白·2022-12-23 20:57

深度学习图像标签标注软件labelme超详细教程

文章目录前言一、labelme是什么？
Tina姐·2022-12-23 20:56

Labelme 标签名批量修改

在使用Labelme标注数据时，把所有的标签都写错了然后就借鉴了一下大佬的代码只用修改主函数里面的变量就OK了#-*-encoding:utf-8-*-importosimportjsondefEdit_label
再吃个猪蹄吧·2022-12-23 20:25

python批量修改labelme标注的json文件中的标签名

1、批量修改标签名使用labelme标注数据时，由于是多人标注，不同人在标注时错误的把同一类对象的标签名连同文件名编号一起赋给了label，现在我想全部修改为只有标签名（把文件名编号去掉）。
深度学习菜鸟·2022-12-23 19:24

labelme生成的json文件修改

labelme生成的json文件需要修改“imagePath”以及“imageData”需要注意的是，利用base64生成imageData之后，字符串开头多了'b以及末尾多了'，所以需要额外删除。
不不加辣椒·2022-12-23 19:24

labelme标注软件的使用 || 语义分割数据标注、批量转换、多类别转换颜色错位问题

源码地址：https://github.com/wkentaro/labelme1labelme的安装工作环境：ubuntu16+anconda 安装命令：安装不同的工程python相关库，建议创建不同的虚拟环境
magic_ll·2022-12-23 19:23

【labelme】改造labelme

如何查看自己labelme安装的位置例如通过pip3.8安装pip3.8installlabelme可以通过查看pip3.8版本寻找对应的python安装位置pip3.8-V然后就可以在对应版本的python
二十四桥下一句·2022-12-23 19:52

【深度学习之路记录01】语义标注工具Labelme（安装、使用、导出数据集）

但实际上现在labelme已经支持直接通过exe文件直接使用。下载，打开即是labelme的图形界面。方法2通过anacon
啊粥·2022-12-23 19:51

【深度学习之路记录02】python代码批量修改Labelme标注的json文件（删除标签、修改标签名）

代码参考：https://blog.csdn.net/qq_44442727/article/details/112785978创建自己的数据集时，经常需要一些调整，比如说修改某一批文件中已经标好的一个对象的标签名，或者是不打算分割某一类对象，需要删除对其的标注。自己参考学习写了以下两个小工具同大家分享。case1：批量修改某一类对象的标签名比如说，我之前把标注的一类对象写成了“dog”，现在我想
啊粥·2022-12-23 19:50

swin-transformer训练自己的数据集＜自留＞

使用swin-transformer训练自己的数据集前期准备（数据处理）标注数据集一、结构目录二、要修改的地方三、开始训练四、训练过程结果前期准备（数据处理）标注数据集LabelMe---->COCOLabelImg
壹万1w·2022-12-22 23:05

解决labelme的json转png报错UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x80 in position 34: illegal m

报错：打开json_to_dataset.py，找到这段代码在open函数中加入指定的编码方式，就可以解决该问题。参考：python|读文件编码问题|UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte0x80inposition34:illegalmu-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)
OPNOL·2022-12-22 12:23

通过labelme的json文件实现对图片的批量裁剪

通过labelme的json文件实现对图片的批量裁剪工具安装首先我们需要在conda的终端下载labelme，然后打开labelme对图片进行抠图，将一张图需要抠的指定元素打好标签。
Peihj2021·2022-12-22 11:57

labelme标注的json文件转类别灰度图

H:\Anaconda3\envs\new_labelme\python.exeimportargparseimportjsonimportosimportos.pathasospimportbase64importwarningsimportPIL.Image
zw_tu·2022-12-22 11:25

labelme解决json文件转gt图

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录labelme中的json转成二值图2.因为是在单类别lableme标记下的多类别目标，二值图根据实际再次转换成0，1，2，对类别重新排序
小肉肥·2022-12-22 11:53

将labelme json文件转为mask掩模图

1、打开cmd切换到要转化的json文件路径下2、>activatelabelme#启动labelme3、>labelme_json_to_dataset文件名.json4、在该目录下会生成一个与文件名对应的文件夹
0KI0·2022-12-22 11:23

深度学习分割json_to_data报错Too many dimensions: 3 ＞ 2

包这个错的原因是labelme（我的是5.0.1）的版本太新了，与旧版本labelme标注生成的json文件有所区别解决办法1：把labelme版本降低，降到3.16.7解决办法2：直接换代码，json_to_data
小女孩真可爱·2022-12-22 11:21

[labelme] json格式批量转换为mask.png

[labelme]json格式批量转换为mask.png1.使用labelme制作语义分割数据集，生成.json格式文件，将所有放置于一个文件夹下。
暮已深·2022-12-22 11:20

【python简易版】labelme 批量处理.json文件 生成mask(.png文件）并保存到一个文件夹

确保运行的环境中已安装labelme】（这里用的是pycharm，需要将interpreter设置成已安装labelme的conda环境。或者直接在Jupyter中运行也是可以的。）
DALEKSERROR·2022-12-22 11:48

labelme标注的json文件变成每个类别一张黑白mask图

使用labelme进行标注，标注完之后只有一个json文件。在分割任务中，读取数据时基本上都是获取图片以及图片对应的mask图。再将这两个转化为tensor然后放入模型进行训练。
小女孩真可爱·2022-12-22 11:47

使用mmdetection训练labelme标注的的coco数据集

使用mmdetection训练labelme标注的数据集1、labelme标注数据后，使用labelme2coco.py转换为coco文件格式importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed
X-lab-XNF·2022-12-22 04:46

分割：语义分割，实例分割，全景分割

模式即调色板模式，单通道图像目标边缘以及某些不好识别的位置不好区分是哪个颜色，因此图中显示是另一个颜色，为像素255，在计算损失的时候回忽略这些位置MSCOCO数据集通过混淆矩阵进行计算标注工具：1、labelme2
视觉AI·2022-12-20 09:57

labelme2coco

#-*-coding:utf-8-*-importargparseimportjsonimportmatplotlib.pyplotaspltimportskimage.ioasio#importcv2fromlabelmeimportutilsimportnumpyasnpimportglobimportPIL.ImageclassMyEncoder(json.JSONEncoder):defd
我是硝酸钾·2022-12-19 00:36
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