Labelme 第10页

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

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

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