使用labelme标记图片、json批量转dataset的解决方案以及一些问题解决方案

环境:win10+anaconda(python3.7)

labelme 的安装

labelme的安装十分简单,只需要三行代码(首先打开anaconda prompt):

conda create --name=labelme python=3.7
conda install pyqt
pip3 install labelme

安装成功之后同样在anaconda prompt 中直接输入labelme 即可使用

使用labelme标记图片、json批量转dataset的解决方案以及一些问题解决方案_第1张图片
标记完成之后点保存就会自动生成json文件。

批量转换json文件为dataset

将json文件转换为dataset时,labelme自带的工具只能完成一张一张的转换,转换方法如下:
在anaconda prompt中:
先进入路径E:\anaconda\Scripts(labelme的安装路径,里面有labelme.exe等)
输入代码:

labelme_json_to_dataset.exe C:\Users\au\Desktop\图片\json\001  #(图片001路径)

若要批量转换,可参考下面博客(侵删)
参考博客:改进json_to_dataset.py,使得能够批量处理多张图片并一步建好所需目录及相关mask文件
转换方法如下:
进入路径E:\anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli>
输入以下代码:

labelme_json_to_dataset.exe C:\Users\au\Desktop\图片\json   #只需输入json文件路径即可无需具体到图片

就会发现文件夹中出现了相应的dataset及mask文件
使用labelme标记图片、json批量转dataset的解决方案以及一些问题解决方案_第2张图片

运行以上程序过程中出现: CV2不存在问题的解决方案:

打开pycharm,file-settings-project interpreter

使用labelme标记图片、json批量转dataset的解决方案以及一些问题解决方案_第3张图片

查找是否存在opencv,若不存在,点右上角的“ + ”
使用labelme标记图片、json批量转dataset的解决方案以及一些问题解决方案_第4张图片
安装包即可,再运行以上代码便不会报错

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