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labelme2coco 使用方法

新建一个labels的txt里面填进去你标注的类型，如标注了cat这一类：将image和labelme2coco放到同一个文件夹下，我放到了D盘的dataset文件夹下：打开cmd进入到目标文件夹下D:

m0_50888396·2022-12-18 23:22

mask_rcnn神经网络算法创建自定义数据集，用labelme给图片打标注。

一、软件安装（labelme）通过“piplist”命令可以查看当前已安装的工具包；安装labelme命令：“pipinstall-ihttps://pypi.douban.com/simple/labelme

至尊宝♬·2022-12-17 21:04

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 1 but correspo

booleanindexdidnotmatchindexedarrayalongdimension0;dimensionis1butcorrespondingbooleandimensionis255使用maskrcnn训练模型，但是没使用labelme

ruyingcai666666·2022-12-17 21:02

mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0；...

网上找了一下大部分都是说mask标注的图片问题，24位要改成8位但是现在labelme转换出来的label.png就是8位了还有说什么格式问题，大家都可以试试我记录一下自己的解决方法（因为按照网上所有方法都没解决

菜菜菜三菜·2022-12-17 21:01

Mask-RCNN应用 - IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0；dimension is 1

该问题是由于标注文件的格式问题导致解决方案见Mask-RCNN学习-数据增强基础准备-labelme标注24位深RGB标注图转换为8位深RGB标注图

天木青·2022-12-17 20:29

MaskRCNN用labelme制作数据集训练出现错误IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0..

新版本的labelme生成的label.png图为8位彩色图，不需要16位转8位转换！！！直接使用即可！注意观察自己的label.png的位深度！

卫连慕斯·2022-12-17 20:51

Labelme使用——数据集标注详解

1、Labelme的安装：Windows下首先安装Anaconda，安装教程：Windows下Anaconda的下载与安装_一诺长安的博客-CSDN博客安装成功后，电计电脑左下角“开始”，找到Anaconda3

小蛙的博客·2022-12-17 12:50

Ultra-Fast-Lane-Detection 制作自己的数据集并进行训练

几个不错的博客：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现by摇曳的树车道线检测模型笔记by小驴淘米666ultrafastlanedetection数据集制作by小王在线秃头（1）使用labelme

是木对啊·2022-12-17 02:36

[软件工具][原创]将labelme数据集一键转换成yolov5和yolov7实例分割数据集工具使用教程

这是一个非常好的消息，以后我们可以在检测，分割和分类使用统一框架，yolov5发布后，我们实例分割数据集官方推荐在roboflow网站直接标注，但是这个网站在外网打不开或者数据集存在不安全隐患，此外现有数据集一般都是labelme

FL1623863129·2022-12-16 14:59

＜计算机视觉四＞ pytorch版yolov3网络搭建

鼠标点击下载项目源代码免费下载地址＜计算机视觉一＞使用标定工具标定自己的目标检测＜计算机视觉二＞labelme标定的数据转换成yolo训练格式＜计算机视觉三＞pytorch读取自己标定的数据集＜计算机视觉四

火炎焱燚1989·2022-12-16 08:44

YOLOv5系列 1、制作自己的数据集

YOLOv5系列1、制作自己的数据集YOLOv5系列2、使用yolov5识别自己的数据文章目录前言一、下载Labelme二、Labelme使用步骤1.打开Labelme2.Labelme标记数据集3.保存为

冯璆鸣·2022-12-15 09:27

二、训练yolox模型

训练yolox模型前篇：配置yolox环境一、准备工作1、数据集配置我用的是voc2007数据集，将标记好的数据转换成voc数据集格式（可存为labelme2voc.py，运行)：importosimportnumpyasnpimportcodecsimportjsonfromglobimportglobimportcv2importshutilfromsklearn.model_selectio

风凭借力·2022-12-15 01:54

利用labelme制作coco格式的实例分割数据集（用于mmdetection2.0中的mask部分）

本文参考以下链接并修改了部分内容：https://blog.csdn.net/weixin_42882838/article/details/102843082前言之一：在mmdetection2.0框架下，利用coco格式的数据集进行实例分割默认只需要train2017和val2017两部分（当然也可以将test中的目录修改成test2017，但没必要。）mmdetection2.0框架下coc

一只大狼狗·2022-12-14 13:06

open-mmlab labelImg mmdetection

open-mmlab的检测项目数据标柱工具介绍labelImg安装(两种方法都适用于linux和mac上的conda虚拟环境下安装)pip包安装从源码安装labelme安装使用生成label数据mmdetection

曹家小圆宝·2022-12-14 13:58

【实例分割/目标检测】coco大Json文件转labelme小Json文件

cpp二、主函数1.coco_class.txt对应的内容如下2.主函数main.cpp三、效果展示1.将从coco大json文件导出的小json文件复制到coco2017图片目录中2.激活conda-labelme

Banzy666·2022-12-14 03:08

labelme标注后多个json文件转标准coco格式

labelme标注后多个json文件转标准coco格式labelme软件标注后是每张图片都有一个.json文件，这与常用标准coco格式不一致，因此需要进行转换，避免忘记特此记录。

developer&learner·2022-12-14 03:07

目标检测：labelme转为coco

代码：命令行执行：pythonlabelme2coco.py--input_dirimages--output_dircoco--labelslabels.txt输出文件夹必须为空文件夹importargparseimportcollectionsimportdatetimeimportglobimportjsonimportosimportos.pathasospimportsysimportu

快看，那儿有个哈士奇·2022-12-14 03:37

【LogoDetection 数据集处理】（5）数据集格式转换：labelme格式转为coco格式

关于labelme与coco格式的介绍网上有很多文章，这里就不做介绍了。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-12-14 03:03

labelme输出的json转coco格式

labelme标注好的文件夹样式如下，每张图片对应一个json标注其中每个json文件打开后如下所示，其中标注了人体的17个关键点以及人体的bbox在coco的标注中，每个关键点表示为（x,y,v）,用

Tomorrow；·2022-12-14 03:33

【目标检测】YOLOv5实例分割自定义数据集准备：COCO转YOLO（可视化标注）

YOLOv5实例分割数据集准备：1.将COCO格式JSON文件划分为多个Labelme格式文件【目标检测】JSON转换：COCO格式转LabelMe格式（大JSON文件划分）_ericdiii的博客-CSDN

ericdiii·2022-12-14 03:32

【目标检测】JSON转换：COCO格式转LabelMe格式（大JSON文件划分）

JSON转换：COCO格式转LabelMe格式将大JSON文件划分为每张图片对应的标注文件importosimportjsonimportsubprocessimportnumpyasnpimportpandasaspdfromskimage.measureimportfind_contoursclassCocoDatasetHandler

ericdiii·2022-12-14 03:30

mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例，先用labelme标注转为coco格式，训练后测试并分析

目录1.标注labelme2.将labelme标注的数据转为coco格式直接上代码：coco格式如下：3.mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例（0）先生成整体配置文件

黛玛日孜·2022-12-13 19:04

labelme批量json_to_dataset转换并解决无生成yaml文件问题

关键代码#最前面加入导包importyaml#中间是代码的主体部分就不贴了#然后在最下面main函数之前加上这一部分：logger.warning('info.yamlisbeingreplacedbylabel_names.txt')info=dict(label_names=label_names)withopen(osp.join(out_dir,'info.yaml'),'w')asf:y

tianyunlinger·2022-12-13 16:31

语义分割json转目标检测txt标签

下面代码写于labelme标记不规则图形（规则也行）产生的json文件，转yolo（这里是yolov5）的txt标签文件，避免再次标记importjsonimportosfrompathlibimportPathimportrefromtqdmimporttqdmimportshutildefconvert_annotation

tianyunlinger·2022-12-13 16:00

制作自己的ILSVRC2015 VID数据集的一些脚本以及流程

1、json转xml：由labelme这个软件标注出来的数据集一般都是json格式的，需要把json标注格式转化成xml格式。

星云天空~·2022-12-12 14:07

mmdet之训练和推理

labelme2coco.py：importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilfromsklearn.mo

曙光_deeplove·2022-12-11 15:55

python做数据增强的时候，使用base64进行编码解码出现b‘xxxx‘的问题

问题：是在对labelme标注的目标检测*.json文件，进行数据增强扩充的时候，使用到了base64进行编码解码，然后发现新的*.json文件中的“imagedata“多了一个b'xxxx'，即得到的编码结果前带有

YAN1221__·2022-12-11 10:30

ubuntu20.04安装labelme（linux)以及报错修改

1.安装labelme1.1conda新建环境，激活环境condacreate-nlabelmecondaactivatelabelme1.2安装pyqt5pipinstallpyqt5(有时候可能需要别的包

YAN1221__·2022-12-11 10:00

【Pytorch学习笔记八】深度学习数据集介绍（训练集、验证集、测试集）及数据标注工具（labelme等）

文章目录1.什么是数据集2.数据集划分：训练集、验证集、测试集2.1训练集、验证集、测试集2.2划分方法2.3划分比例2.4常用公共数据集介绍3.数据标注工具3.1labelme3.2其它标注工具介绍1

QHCV·2022-12-11 01:48

x光肺部分割数据集_深度学习数据集准备——目标检测、分割

以常用的LabelImg和Labelme为例。1.PASCALVOC格式数据集(常用于目标检测)。a.安装LabelImg。

weixin_39632693·2022-12-10 19:50

Windows下使用labelme标注图像

安装参考链接：https://github.com/wkentaro/labelme一、安装AnacondaWindows下安装labelme需要借助Anaconda环境，安装很简单https://www.anaconda.com

马少爷·2022-12-10 19:48

DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（一）—— 自己制作语义分割数据集

二、软件安装（Labelme）本次数据制作，选择普遍使用的标注软件，Label

X_Imagine·2022-12-10 19:46

深度学习——制作自己的VOC图像分割数据集

我自己在做数据集的时候主要使用到了labelme和labelImg两个工具。

马少爷·2022-12-10 19:10

将图像分割数据集中的mask文件夹下保存的目标区域重新转为json格式

一、前言有些时候直接拿网上现有的分割数据集来训练自己的网络会报错，但是自己用labelme等软件标注的不会报错。如果重新会生成一个json文件，里面有目标区域的坐标信息，再来转换数据就不会报错。

腿。·2022-12-10 14:11

基于ros收发的yolov5

一、标注文件使用labelme对样本进行标注，生成json文件，使用如下代码（VocToBbox.py）生成txt标签文档。

OrigamiSun·2022-12-10 13:34

Mask-RCNN（一）：从零学习使用 Mask-RCNN 训练自己的数据

目录Mask-RCNN（一）：从零学习使用Mask-RCNN训练自己的数据1.下载Mask-RCNN2.安装Anaconda3.安装tensorflow环境4.安装标注工具labelme5.制作自己的训练数据

~且~珍惜·2022-12-09 16:17

Labelme标注数据，使用Mask RCNN训练自己的数据集

代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN训练环境：Ubuntu系统一、数据准备准备好数据图像，使用labelme进行多边形标注1.安装labelme必须要有深度学习环境

BOOK肆意~·2022-12-09 16:17

Mask rcnn 训练自己的数据集

环境配置参考https://blog.csdn.net/hesongzefairy/article/details/1047021192.数据集准备创建文件夹dataset其中pic文件夹放原始图片然后使用labelme

小王在线秃头·2022-12-09 16:45

labelme数据集标注制作culane格式数据集

0、MP4文件截图（saveframe.py）importcv2importoscap=cv2.VideoCapture("re.mp4")#xxx.mp4为文件名a=os.getcwd()+'\\re'#获取路径os.mkdir(a)frames_total=cap.get(7)print('frames_total:',frames_total)frames_need=250#生成的图片数，需

jason_lijiaxun·2022-12-09 11:10

labelme标注的文件转换为图片

1.安装labelmecondacreate--namelabelmepython=3.6activatelabelmepipinstallpyqt5condainstalllabelme接着输入labelme

weixin_43730508·2022-12-09 11:09

labelme标签批量转换，labelme_json_to_dataset

三行代码搞定labelme标注批量转换（labelme_json_to_dataset）在labelme生成的json文件同级目录中新建一个bat文件，内容如下：@echoofffor%%iin(*.json

嘿！蜘蛛·2022-12-09 11:09

[labelme避坑]——批量将labelme生成json文件转化成dataset方法

0.前言：labelme的具体安装不再重复，大家可以看看其他帖子。

Rococo-W·2022-12-09 11:08

LabelMe标记后的json文件怎么转为COCO格式

LabelMe标记后的json文件怎么转为COCO格式步骤如下：Step1:下载labelme,链接为https://github.com/wkentaro/labelmeStep2:安装labelme

Elizabeth-sun·2022-12-09 11:08

labelme批量转换json文件（个人适用）

在这里，我采用的是用labelme软件对自己的图片进行标注，然后保存。关于这个软件如何下载以及使用。建议大家在csdn上或哔哩哔哩上多看看。想必是比较容易找到相关资料的。

qq_47488327·2022-12-09 11:07

批量转换json文件并提取label图像

但是由于有一批dcm转换出来的jpg格式图像，为了操作方便采用了labelme对图像进行标注。记录一下labelme批量转换json文件的方法。

风潇子·2022-12-09 11:37

labelme——json转png（单个或多个）

解决方案将D:\software\Anaconda3\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli路径下的json_to_dataset.py文件修改如下：importargparseimportbase64importjsonimportosimportos.pathasospimportimgvizimportPIL.Imageimportyamlfro

tip2tip·2022-12-09 11:37

labelme标注工具实现json标注数据批量转换

我安装的是新版本（4.5.6）的labelme，根据源码进行了修改，实现json数据的批量转换，输出到指定目录。

山高自有客行路·2022-12-09 11:35

语义分割------labelme批量转化json文件

labelme转化json文件首先，通过pipinstalllabelme下载标注工具用labelme进行不规则形状的标注，标注好的格式为：*.json文件单张转换：labelme_json_to_dataset

小飞龙程序员·2022-12-09 11:04

Labelme对图像标注、json转化png格式

1、安装所需的库2、标注3、生成标注图像1、单文件json格式转化为png格式（1）找到labelme安装目录中的Scripts，找到应用程序labelme_json_to_dataset.exe，将此应用程序复制到

A_my_*·2022-12-09 11:03

labelme标记数据后，批量处理json文件，生成标签

1.安装labelme的过程省略，可参考别人2.打开anacondaprompt3.激活安装有labelme的虚拟环境4.运用labelme命令打开labelme开始标记数据5.处理json文件首先找到

番茄就要炒鸡蛋·2022-12-09 11:02

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