labelme

labelme-json文件转化为dataset的方法

刚开始搜索了很多有关于转换的方法，很多都失败了，现在想把这个方法分享给大家，第一次发布此类学习文章，有不足的地方还请大家多多指教吖！亲测有效哦~不过有点儿麻烦的是不能批量转换......1.首先找到找到C盘的如下路径：C:Users\Adimin\AppData\Roaming\Python文件夹，我安装的是Python38，如下图所示：2.打开Python38文件夹下的Scripts文件夹，找到
晔烨枼葉·2022-12-09 11:02

labelme批量制作数据集教程

labelme数据标注及json标签文件批量处理文章目录labelme数据标注及json标签文件批量处理前言一、Labelme安装1.windows2.Ubuntu二、Labelme制备分割数据集1.启动
ZhuiMengLQG·2022-12-09 11:02

通过labelme得到json文件并转换为png

1、安装labelme#创建虚拟环境并安装labelmecondacreate--name=labelmepython=2.7（这一步python=*选择自己的Python版本）#提前确定好要安装的版本
此彼之间白夜幻想·2022-12-09 11:02

labelme批量json转png数据集教程

难受，查了一下需要转成二值化的黑白的png格式图像，嗯·····，png，这json还能整成png，嗯····网上找了一下，好多，但是感觉都不靠谱，大多都是半成品，只是利用了labelme自带的那个labelme_json_to_dataset.exe
脱发小白龙·2022-12-09 11:30

RuntimeError: The size of tensor a (786432) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dim

atnon-singletondimension1在pytorch开始训练时报错，开始以为是loss函数的问题，于是将两个shape的大小强制squeeze成一样的，还是不行最后发现问题出在输入的mask图像通道数，labelme
敲壳·2022-12-08 21:23

通过labelme制作coco格式数据集，并使用mask r-cnn训练

通过labelme制作coco格式数据集，包含train，val，test三部分第一步，建立文件夹，标注格式采用soft-1，soft-2第二步，通过creat_txt.py生成val2019.txt，
rick_M34·2022-12-08 19:46

Labelme标注格式转COCO标注格式（目标检测）

，但生成的.json文件中"file_name"那里有一点问题，更改后的python脚本为：Labelme转COCO#-*-coding:utf-8-*-#!
本初-ben·2022-12-08 04:37

Python修改图片格式以及相对应labelme标注的Json文件

Python修改图片格式以及相对应labelme标注的Json文件前言前提条件相关介绍实验环境Python修改图片格式以及相对应labelme标注的Json文件代码实现输出结果前言本文是个人使用PythonPython
FriendshipT·2022-12-07 19:50

Python统计labelme标注Json文件的标签数

Python统计labelme标注Json文件的标签数前言前提条件相关介绍实验环境Python统计labelme标注单个Json文件的标签数代码实现Python统计labelme标注多个Json文件的标签数前言本文是个人使用
FriendshipT·2022-12-07 19:50

Python用yolox对物品进行检测定位的测试以及步骤

yolox项目代码下载各位自己去github下载2.环境安装环境安装大家百度，我是用到**pycharm**我记得在下载的代码里面有需要安装环境的一个文件，打开就会开始下载相应的包3.项目实行步骤1.先用labelme
qq_37797583·2022-12-06 23:05

20221107-20221113工作总结

目录一、本周工作计划1、标图2、完善评价指标3、深入学习U2Net、Yolov5和Faster-RCNN二、U2Net相关1、参考资料2、U2Net1）前言2）网络结构3）损失计算4）评价指标问题记录3、labelme
weixin_45246566·2022-12-06 15:36

MS COCO数据集及COCO的API简介

（id把人纠结了好久，使用labelme的官方脚本生成COCO格式的数据集）如何将自己的数据集转化成COCO格式，请参考之前写的一篇博文：lab
Highlight_Jin·2022-12-06 09:30

遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)

从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)文章目录遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)1.遥感影像获取2.遥感数据预处理（影像融合）3.遥感影像批量裁剪4.栅格格式影像转JPG格式5.用labelme
GISer群·2022-12-06 08:35

【实例分割】基于PaddleDetection的MaskRCNN对自己数据集进行检测

本文主要流程：labelme标记的如何自己数据、以及配置PaddleDetection安装与测试labelme实例分割数据转化PaddleDetection训练所支持的coco格式修改配置文件开始训练第一步
曾小蛙·2022-12-06 00:33

yolo v3制作自己的数据_YOLOv3训练自己的数据

labelme我装了之后又不怎么喜欢用，绘制边界框不够方便。这里感谢cver的一篇文章，介绍了一款专门用于yolo格式数据集制作的开源项目。
weixin_39586235·2022-12-05 09:48

使用tensorflow搞定android端口罩目标检测

使用tensorfflow搞定口罩检测移植到安卓端模型使用的是mobileNetV1-SSD检测网络数据集来源于这里：MAFAWIDERFACE自己整理数据并使用labelme打标自己整理的口罩数据集移植的过程中使用
gakki_Yuibo·2022-12-05 07:52

【无标题】

**小白学习深度学习的历程–labelme安装**看了很多帖子都是基于Anconda的labelme的安装，然后自己尝试了一下使用pycharm安装labelme。
silencebella·2022-12-03 20:04

YOLOv5训练遇到的问题（上）

username=sinat_38961618安装labelme，安装流程及问题进行图片标注，点击OpenDir，选择数据集图片所在文件夹：点击edit->CreateRectangle（或Ctrl+R
今天意识崩溃的一天·2022-12-03 18:43

opencv-python读取图片和lableme标注的json文件并显示mask

只是需要使用lableme标准的json文件获取mask，经过分析使用其他库的必要性比较低，于是自己写了一个通过labelme标准的json文件获取mask的程序。
不解不惑·2022-12-03 16:16

labelme为圆环状物体打标签【tips】

问题labelme在打标签时，缺少为“圆环状”物体处理的操作，只能通过后面的处理进行，比如下面这种左一/左二的情况，右一是处理之后的效果。
太简单了·2022-12-03 09:31

使用python裁剪图片

以下是源码：importcv2importosimportglob'''这个类主要作用是将图片进行裁剪，然后更改文件名'''path='E:/labelme/picture/'outpath='E:/labelme
tiwolf_li·2022-12-03 02:48

论文复现——Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.13673代码地址：https://github.com/SysCV/transfiner一、数据集预处理1.标注数据集（labelme）
@@Lynn·2022-12-02 19:50

LABelme

一、基础环境安装：1、安装anaconda软件2、打开anaconda命令框3、condacreate--name=labelpython=3.54、activatelabel5、pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplePyqt56、pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
xiaommianyang·2022-12-02 18:54

Labelme的安装和打开并使用

zong596568821xp/article/details/83375227该博客截图:参考文档(应该是官方文档)：https://codechina.csdn.net/mirrors/wkentaro/labelme
林几瑕·2022-12-02 18:53

Labelme 的简单用法和界面介绍

Labelme的简单用法和界面介绍一、安装Labelme二、启动Labelme三、绘制掩码四、界面介绍4.1左侧工具栏4.2右侧列表4.3下拉菜单一、安装LabelmeLabelme与其他Python模块一样
猎猫骑巨兽·2022-12-02 18:23

【labelme软件】使用指南

在做目标检测任务时，为了数据标注既快速又准确，需要用到labelImg进行画框标注，本文介绍一种请先阅读完指南再开始标注1.安装labelme软件(1)打开cmd(2)复制粘贴命令：pipinstalllabelme
向前的诚_·2022-12-02 18:21

labelme标注的json文件转换成png格式

1.使用labelme标注后生成的json文件如下：2.创建一个python文件，复制下面的代码#在cmd中运行代码：pythonjson2png.py，单独运行这个文件会报错importosimportos.pathasospimportcv2importshutilimportnumpyasnpdefjson2png
啊宇丫·2022-12-02 18:51

labelme使用教程（实用版）

labelme使用教程1Labelme安装1.1打开Anaconda3自带的AnacondaPrompt1.2创建一个虚拟的py环境：condacreate–name=labelmepython=3.71.3
忐忐忑忑涛·2022-12-02 18:20

labelme的安装过程

1.首先安装anaconda，这一步建议将添加到环境变量的选项√上，也可不勾选自己手动添加。安装好之后打开cmd输入conda可以查看有没有加入到环境变量中。如果出现了一大串代码则表示添加成功。2.可以添加国内的一些镜像源来增加下载速度。（非必要步骤，但在国内使用pip默认源安装时速度较为缓慢,采用国内的镜像源进行安装速度较快）condaconfig--remove-keychannelscond
啊宇丫·2022-12-02 18:20

labelme使用教程

（1）打开labelme界面在刚才创建的虚拟环境下，打开labelme。如下图所示：直接输入label，然后回车。注：如果你之前不小心退出了labelme虚拟环境，需要重新进入该环境下。
笺墨·2022-12-02 18:18

分割数据集准备——labelme使用教程

进来开始准备入手接触语义分割与实例分割，在尝试训练发现分割数据集所需标注的软件之前的lableImg并不能制作，了解后是另一款软件labelme，搜索了解后对使用整理了一下。
道人兄·2022-12-02 18:18

labelme的使用方式

1.打开labelme。首先打开cmd（win+r输入cmd），然后进入安装好的labelme的环境中，activatelabelme打开labelme。
啊宇丫·2022-12-02 18:48

DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（二）—— TFRecord生成VOC2012训练数据

三、TFRecords文件的写入与读取四、参考链接  在上一篇博文中，我们介绍如何借助【Labelme】软件制作原始的语义分割的标注数据。
X_Imagine·2022-12-02 08:42

利用labelme创建边缘检测数据集（安装与使用）

利用labelme创建边缘检测数据集（安装与使用）第一步：安装Ananconda第二步：创建环境，安装labelme以及相关依赖库第三步：用labeleme做岩石颗粒的边缘标记第四步：json文件转换成
Jiazhou_garland·2022-12-01 16:58

labelme格式转换coco2017格式数据（for HTC）

前言labelme是一款用来标注图片信息以用于作为数据集来训练识别算法，不少的博主都是使用labelme标注的数据集训练maskrcnn，确实很方便。
来颗方糖·2022-12-01 16:51

[课程][原创]yolov7训练自己数据集实例分割模型

训练实例分割模型win版--深度学习视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院课程介绍课程目录讨论留言你将收获学会如何搭建自己cuda环境学会如何搭建自己yolov7环境学会如何使用roboflow或者labelme
FL1623863129·2022-12-01 13:25

paddledet 训练旋转目标检测 ppyoloe-r 训练自己的数据集

1.数据转换labelme2coco，原来是labelme标注的points通过opencv转为4个坐标#encoding=utf-8importargparseimportcollectionsimportdatetimeimportglobimportjsonimportosimportos.pathasospimportsysimportuuidimportcv2importimgvizim
东东就是我·2022-12-01 10:38

labelme使用教程

标注之后labelme出现闪退：Traceback(mostrecentcalllast):File“D:\install\anaconda\lib\site-packages\labelme\app.py
phily123·2022-11-30 22:06

python代码批量修改Labelme标注的json文件：删除同一类的所有标签

但是在labelme软件中，右侧的labellist类别是不能改动的，也就是说在labelme中删除标签得一张一张的删除，很浪费时间。换一种思路：对.json文件中的"shapes"中
qq_36674060·2022-11-30 20:11

labelme在Anaconda安装中出现的问题及解决方案

labelme在Ubuntu中Anaconda安装中出现的一些问题解决方案安装labelme过程：condacreate--name=labelmepython=3condaactivatelabelmepipinstalllabelme
秋天的风儿·2022-11-30 14:19

【深度学习】使用labelImg标注图像

labelImg标注图像内容参考自博客：https://blog.csdn.net/python_pycharm/article/details/85338801用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多，像Labelme
衍欲瑜·2022-11-30 08:15

Labelme生成的json文件应该是什么样的

Labelme生成的json文件应该是什么样的：1、imageData:千万不可为null。
一直开心·2022-11-30 08:55

用python3脚本把labelme的json格式文件转png/xml格式文件

拿到手的标注集是json格式的，结果模型训练需要png格式，非常头疼写在前面json转xmljson转pnglabelme自带的程序labelme_json_to_dataset批量转换json为png
pyyniffler·2022-11-30 08:21

VOC的XML标记批量转为Labelme的JSON格式

需要先把标记图像转成掩膜图像，只有Labelme格式的标记格式支持转成掩膜图像。准备先把手头的VOCXML格式的标记转成Labelme格式。
网上一派·2022-11-30 08:20

批量转换labelme标注json数据为图片

为了实现批量将labelme工具标注的数据转换为图像，本文的代码通过循环调用labelme库中原有的labelme_json_to_dataset方法，转换指定文件夹中的所有json文件，并抽取对应图片至各自文件夹
里先森·2022-11-30 08:48

利用 labelme 将 jpg和json格式 转VOC数据集 及 数据集划分

时间：20220406内容：labelme工具的安装和使用、jpg和json格式转VOC数据集0使用工具labelme仓库：里面有安装教程https://gitcode.net/mirrors/wkentaro
当像鸟飞向你的山·2022-11-30 08:15

区分labelme和labelImg

链接:https://blog.csdn.net/weixin_52188227/article/details/124525752链接:https://blog.csdn.net/weixin_44097477/article/details/123525344链接:https://javaforall.cn/194661.html
qq_43718758·2022-11-30 08:15

labelme生成的json数据集转换voc xml格式

voc2004的格式是jpg+png，2007之后的格式是jpg+xml格式转换前转换后这些文件夹会自动生成，其中annotations存放xml文件，JPEGImages存放jpg图片，imagesets存放训练测试划分的txt文件转换代码importargparseimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.optimasopt
坠金·2022-11-30 08:14

json转voc数据集，eiseg json转voc

此案例是用eiseg保存的json转成voc掩码图片，如果是labelme只需修改部分代码主要核心函数：cv2.fillPoly不懂的自行百度吧,需要批量的自行添加#-*-coding:utf-8-*-
_JackSparrow·2022-11-30 08:14

用labelme制作voc数据集格式

我们先来看看voc数据集是什么样子的：其中：Annotations里面是图像对应的XML标注信息描述，每张图像有一个与之对应同名的描述XML文件，XML前面部分声明图像数据来源，大小等元信息。举例如下：上面表示图像对应路径为VOC2012/JPEGImages/2007_000033.jpg，来自flickr网站上，大小为WxHxC=500x366x3,是三通道的彩色图像，其中segmented为
dreamlpx·2022-11-30 08:39
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