labelme

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

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
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