框架介绍X-AnyLabeling是一款全新的交互式自动标注工具，其基于Labelme和Anylabeling等诸多优秀的标注工具框架进行构建，在此基础上扩展并支持了许多丰富的模型和功能，并借助SegmentAnything

原标题：用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑图片源自：unsplash作者蹦跶的小羊羔如需转载，请联系原作者授权。本文仅仅是自己实现过程的笔记记录，仅仅用来交流的。在网上大量搜集资料后，实现Mask-RCNN，但是过程中还是出现了很多很多的问题，所以将过程记录如下，方便日后学习。一、实验前准备1.COCO数据集COCO的全称是CommonObjectsinCOntext，是微软团队提

一、安装labelme深度学习算法等基于神经网络的算法都是基于数据驱动的，数据的好坏会影响你最后生成的模型的好坏，在使用Mask-RCNN时，第一件事就是标注数据集，这里我们默认你已经配置好了anaconda

问题labelme安装后无法启动，输入labelme后出现了如下错误信息：labelme:无法将“labelme”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集1、可视化标注结果2、划分数据集3、Lableme2COCO，将json文件转换为MSCOCO格式前言：前段时间用到了mmlab的mmdetction

从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型一、重写config文件二、开始训练三、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测

从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型一、config文件解读二、开始训练三、数据集分析四、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测

labelme软件标注的json文件，把图像和json单个文件生成coco训练的格式importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed

标注的数据集在上一篇文章介绍过了，先使用labelme软件标注好，然后使用代码，生成一个汇总的json文件http://t.csdnimg.cn/oKqDD一.我的环境如下：(mmdet300rc5_torch171

文章目录一、环境配置与安装二、使用labelme进行标注三、数据集转化3.1转VOC3.2转coco一、环境配置与安装环境配置：进入base环境下输入condacreate-nlabelme输入以下命令切入环境

importnumpyasnpimportosfromPILimportImagenp.set_printoptions(threshold=np.inf)这个函数用于将红色标签图转为白的的标签（其实红色的标签表示灰度值为1(也是只有一个通道）），但不知道为何会显示出红色defRedToWhite(img_dir,new_img_dir):folders=os.listdir(img_dir)#得

labelme标注工具1.环境配置condacreate-nlabelmesudoapt-getinstallpython3-pyqt5#PyQt5sudopip3installlabelme2.激活虚拟环境

labelme是一个经典标注工具，往往我们使用标注完图片保存后会得到一个个Json文件，但json文件不能直接作为数据集使用，我们还需要将它转为带标签语义的Png格式图片。

PythonOpenCV剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件前言前提条件相关介绍实验环境剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件代码实现前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。

引言在将labelme标注好的json文件转化为符合语义分割模型训练要求的格式时，出现了如下的Bug：解决方法：在终端输入以下代码，即可解决：pipinstall-Ulabelme如下图：重新运行转化的代码

LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强https://github.com/pureyangcry/tools

引言因为需要标记旋转的目标检测框，所以要用到工具roLabelimg，labelme则更多用来标注图像分割，并且使用roLabelimg的前提是安装labelme。

深度学习数据标注工具不断总结更新：1)labellmg，主页地址：https://github.com/tzutalin/labelImg2)labelMe，主页地址：http://labelme.csail.mit.edu

一、使用win+r——输入cmd激活已有的环境condaactivatetorch1.2.0下载lebelmepipinstalllabelme==3.16.7再输入labelme打开软件就可可以设置自动保存

目录1YOLOV8部署2标注软件labelme安装3将labelme转化为YOLOV8支持的数据格式4开始训练5利用训练结果进行测试1YOLOV8部署我的一篇博客已经提到，这里不再赘述：YOLOV8语义分割模型部署

具体怎么制作自己的数据集和训练自己的模型教程如下：mmdetect2d训练自己的数据集（一）——labelme数据处理mmdetect2d训练自己的数据集（二

1.语义分割标签1.1labelme工具语义分割的标签是利用labelme工具进行标注的，标注的样式如下：1.2语义分割的标签样式2.转换语义分割的标注到目标检测的bbox实现步骤(1)利用标注的json

语义分割mask掩码转化为labelme格式（json文件）前言代码完整代码基于自己的任务运行代码应用前言当我们数据集的语义标签为mask掩码格式时，而又想转换成labelme数据格式（json文件），

#-*-coding:UTF-8-*-"""@项目名称：CommonFunctionS.py@作者：陆地起飞全靠浪@创建日期：2022-04-12-11:24"""importbase64importcopyimportglobimportjsonimportsysimporttimeimportcv2ascvfrompaddle.visionimporttransformsimportosimp

importosimportcv2importsysimportPILimportcopyimportjsonimportyamlimportbase64importnumpyasnpimportskimage.ioasiofromglobimportglobtry:fromlabelmeimport__version__aslabelme_versionexcept:labelme_vers

(二)﹔标注数据1.使用labelme得到json,标注文件2.使用命令labelme_json_to_dataset1.json得到json文件夹3.也可以用批处理脚本得到所有json文件夹4.得到4

目录2023自动驾驶车道线检测关键数据集下载链接labelme标注制作数据：可视化tusimple数据集车道线分割项目记录-tusimple数据集处理2023自动驾驶车道线检测关键数据集下载链接<

coco数据格式相关内容参考之前博客切分的关键在于将coco_json中的annotation信息转化为labelme中shape的坐标信息labelme中shape需要的是多边形的点坐标，存储格式为[

labelme安装和使用教程designbyht一、安装教程基于视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV16b411G7kB?

因为没有搜到相关的资料，所以训练的时候走了很多弯路，现在把整个步骤整理一下：一、标注图片因为只需要关键点数据，所以只标注了bbox框和人体关键点，使用的是labelme（这部分网上有很多教程），时间宽裕的话最好把

上次发布了一个批量将labelme标注的json文件转换为png文件工具，但是当时只是想着自己用的，功能相当简单，一些网友使用之后跟我反馈这玩意真”垃圾“，很多情况都没有进行设想，所以在功能上很欠缺。

安装过程：https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/797406331.手工标注并保存为json文件Ctrl+S保存为*.json文件2.labelme

文章目录吸烟检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1.数据集的制作1.1数据集采集1.2使用labelme对图片进行标注2.YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2YOLOv5获取与调试

1.创建虚拟环境condacreate-nlabelmepython=3.92.激活虚拟环境condaactivatelabelme3.安装labelmepipinstallpyqt5-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallpillow-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinsta

第一步解析XML文件'''defget_xml_label_point(path):tree=ET.ElementTree(file=path)root=tree.getroot()labels=[]points=[]point_json=[]basename=""forchild1inroot:ifchild1.tag=="object":forchild2inchild1:ifchild2.t

首先，需要把culane的数据改成labelme的格式，修改标出来的4条车道线的lable。白实线，白虚线，黄实线，黄虚线。然后在转回到culane数据的格式。根

按照这里说明在docker容器里conda环境下安装了labelmeGitHub-wkentaro/labelme:ImagePolygonalAnnotationwithPython(polygon,

1.labelme的使用每张图片会对应生成一个：以上已经画好所有的数据集（！！）

一、安装标注软件labelme#安装labelmepipinstalllabelme#启动labelme这里数据集准本，标注图片数据过程自己探索。

utf-8importosimportxml.domimportnumpyasnpimportcodecsimportjsonimportglobimportcv2importshutil#1.标签路径labelme_path

一、Labelme介绍Labelme是一个图形图像注释工具，用作于图像数据标注，其灵感来自http://labelme.csail.mit.edu。

labelme没有draw文件了，实现标注是调用imgviz库的label文件，所以改一下label文件的相应代码就可以实现了。

Labelme分割标注软件1、环境配置与安装1.1创建conda虚拟环境(建议)1.2安装Labelme2、简单使用2.1创建label标签文件2.2启动labelme2.3打开文件/文件夹2.4设置保存结果路径

废话少说，链接，行不行试了就知道每次安排实习生打标签都要给新电脑装python环境搞Labelme，难道不知道有直接用的？直接上···点击下载提取码：58ez占个位置图片我就不放了···就这样吧！

昨天终于短暂结束了累了累了前几天帮队伍打标签，用了和以往labelimg不同的打标签软件labelme这边简单记录一下安装和使用Labelme安装我是结合anaconda+windows下安装的打开anaconda

labelme标注json文件转txt1.Labelme安装与使用2.Labelme的标签说明3.将json文件转化为txt文件（yolo格式）最后1.Labelme安装与使用labelme是一款图像标注工具

‍个人简介：深度学习图像领域工作者总结链接：链接中主要是个人工作的总结，每个链接都是一些常用demo，代码直接复制运行即可。包括：1.工作中常用深度学习脚本2.torch、numpy等常用函数详解3.opencv图片、视频等操作4.个人工作中的项目总结（纯干活）链接：https://blog.csdn.net/qq_28949847/article/details/128552785视频讲解：以上

在AI数据标注过程中，难免会使用到标注工具，常用的工具无非是Labelme和LabelImage。

在AI数据标注过程中，难免会使用到标注工具，常用的工具无非是Labelme和LabelImage。

问题：labelme标注后json转数据集报错AttributeError:‘FreeTypeFont’objecthasnoattribute'getsize思路：可能是Pillow版本问题解决办法：