labelme

数据处理——labelme2coco

数据处理——labelme2coco运行方式原代码运行方式pythonlabelme2coco.py./labelme/./data_dataset_coco/--labelsclass.txt注：.
梦無限大·2022-11-29 06:27

labelme——json批量转png

项目场景：使用labelme批量将json文件转换成png文件问题描述：labelme_json_to_dataset.exe只能将单个json文件转换为png文件原因分析：D:\software\Anaconda3
tip2tip·2022-11-29 01:07

labelme——json转png

问题描述：使用labelme标记jpg图片，保存后会生成一个同名的json文件，并保存在相同的路径下，但是神经网络中需要png格式的标签文件，所以需要将json文件转换成png文件解决方案：labelme
tip2tip·2022-11-29 01:36

【实例分割yolact++】从头训练自己的yolact++模型

目录0.前言1.整个流程2.具体过程2.1下载Github上的项目2.2使用labelme打标签2.2.1安装labelme2.2.2如何标注2.3制作COCO格式的数据集2.4改data/config.py
SinHao22·2022-11-28 21:44

创建自己的图像分割数据集并利用Unet实现图像分割（pytorch）

一、配置lanelme数据集标注工具1.安装labelmelabelme安装参考链接，从这个链接中选取你要安装的labelme版本，按照教程操作即可。
左&&右·2022-11-28 20:43

[我参加NVIDIA Sky Hackathon]（数据处理脚本）

由于labelme标注工具默认生成的时voc格式，所以需要把voc格式转化成kitti格式，所以写了一个voc转kitti的脚本，除此之外，为了验证打的标签是否准确，还写了一个验证脚本，都是用python
Leo_Aqu·2022-11-28 13:53

Labelme标记json文件转voc的xml格式

Labelme标记json文件转voc的xml格式使用Lablme标记的数据生成的是json文件，但是我们常用的xml格式的，更加直观方便，转yolo也是轻而易举json文件格式如下我们常见的xml格式
JStana·2022-11-27 20:01

用MATLAB如何制作自己的数据集,Windows10+YOLOv3实现检测自己的数据集（1）——制作自己的数据集...

下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具：Labelme和LabelImg。
weixin_39774905·2022-11-27 14:05

Labelme安装

labelme安装一、创建环境二、激活环境，安装依赖2.1激活环境2.2安装依赖三、安装labelme四、打开labelme一、创建环境打开conda的promt输入：condacreate-nlabelme3.16.7python
qq_43718758·2022-11-26 20:03

U-net 训练自己的数据集

文章目录一、网络准备二、数据集准备2.1JSON标签数据转png2.1.1安装LABELME2.1.2制作标签图片2.1.3将json转换格式3训练模型3.1训练集和数据集的划分3.2修改参数3.3结果预测一
qq_43718758·2022-11-26 20:57

labelme（labelimg）标注工具安装和使用（windows）

Wikipedia：LabelMe是由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)创建的一个项目，它提供带有注释的数字图像数据集。该数据集是动态的、免费使用的，并且对公众贡献开放。
shan_5233·2022-11-26 13:45

labelme转换特定标签mask

将labelme的特定标签转换成特定的maskimportjsonimportosimportos.pathasospimportcv2fromlabelmeimportutilsimportbase64deftransJson
liangzhengjie·2022-11-26 13:15

使用labelme标注的json标签mask可视化

正文利用os模块中的os.system()方法，多次调用CMD，利用labelme中的labelme_json_to_dataset方法实现，将使用labelme标注的json文件可视化，源图像与标签图像叠加
m0_61899108·2022-11-26 13:14

VOC数据集格式（xml）转COCO数据集格式（json）问题解决

最近更换在detectorn2上进行目标检测，需要使用coco数据集格式，常用labelme软件标注图片，生成每张图
独孤浑·2022-11-26 13:44

windows下labelImg标注工具使用介绍

前言：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、labelImg、yolo_mark、Vatic、Sloth等等，此处只介绍其中的一种标注工具：labelImg。
goenjoy15·2022-11-26 13:43

labelme标注的样本进行样本增强（图像和label同时增强）

上一个专栏完成了基于哨兵2数据的样本制备工作，前后花了近两个星期完成了样本制备工作，终于可以开始（逃不过）撸代码了。制备样本花了两个星期，标记了180个样本，无数块耕地，下面举个栗子。上面这图只是基本操作，本来准备标记300个的，想了想还是算了，在标记得吐了，180个，样本增强一手，多个五倍，总共也有了1080个样本，用来训练应该也够了。下面是样本标注文件和原图的示例图。这里展示一下我的label
lemon_tttea·2022-11-26 13:43

目标检测-labelme/labelimg注释文件xml处理

由于labelme中对x和y的定义与opencv/numpy数值计算不同（如下图），因此，在进行bbox计算时需注意xml文件中的x=w且y=h，此外xml文件中的ncols始终为最长的那条边，即图片竖直情况
月半弯、沐戈·2022-11-26 13:41

【python代码】解析labelme的json文件转换为yolo标签格式

importjsonimportosdefconvert(img_size,box):#dw=1./(img_size[0])#dh=1./(img_size[1])#x=(box[0]+box[2])/2.0-1#y=(box[1]+box[3])/2.0-1#w=box[2]-box[0]#h=box[3]-box[1]#x=x*dw#w=w*dw#y=y*dh#h=h*dhx1=box[0]
程序猿未进化·2022-11-26 12:41

Yolo数据标注Labelme和LabelImg到底选哪个？这里告诉你！

为了真实性，我这边Labelme和LabelImg都下载了1.Labelme（1）输入condaactivatelabelme激活labelme；（2）输入labelme（这里需要你提前下载好labelme
星辰同学wwq·2022-11-26 12:10

目标检测标注格式转换：labelme2yolo & yolo2labelme

《labelme2yolo&yolo2labelme》  训练yolo系列模型的时候需要用到labelme标注一些数据，或者用众包标注大量数据。
Mr.RottenPeach·2022-11-26 12:07

labelme标记的文件转换为yolov5格式

importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]center_x=(x1+x2)*0.5/img_size[0]center_y=(y1+y2)*0.5/img_size[1]w=abs((x2-x1))*1.0/img_size[0]h=abs((y2-y1))*1.0/img_size
AphilGuo·2022-11-26 12:36

darknet YOLO 模型训练工具包（labelme标注）

2022年6月23日更新：-完整源码部分，修改一些以前出现的bug，增加中文路径的读取和保存。在多个检测项中使用了，对于YOLOV4来说其实调整对比度在cfg文件中就有了，所以这里的gamma变换一般不用了，另外对于真实场景来说水平或者数值镜像翻转后的状态可能是不会出现的，这是一种寿星对称，中心旋转是有用的，这是观察视角转了180度。2021年8月2日更新：-完整源码部分，重命名部分填充位数保证一
1037号森林里一段干木头·2022-11-26 12:36

自建数据集系列：COCO格式-＞YOLO格式

文章目录前言COCO转YOLO非随机切分汇总1.从labelImg格式->txt格式（YOLO格式、ICDAR2015格式）2.从二值mask-＞labelme格式-＞coco格式3.从labelme格式
星空•物语·2022-11-26 12:35

自建数据集系列：从labelme格式-＞VOC格式+从二值mask-＞VOC格式

文章目录前言labelme2Xml训练、验证划分mask2Xml汇总1.从labelImg格式->txt格式（YOLO格式、ICDAR2015格式）2.从二值mask-＞labelme格式-＞coco格式
星空•物语·2022-11-26 12:05

将labelme标注的json文件转换成txt文件

importjsonimportos"""Computer:2Headdown:1Headup:0Text:3"""defconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]center_x=(x1+x2)*0.5/img_size[0]center_y=(y1+y2)*0.5/img_size[1]w=abs((x2-x1))*1.
不会写代码的ppl·2022-11-26 12:34

目标检测数据集格式转换：将labelme格式转为YOLO以及VOC格式

文章目录前言第一步：将图片和标签分为两个单独的文件夹第二步：将jpeg、png等格式都改为jpg格式第三步：重命名图片和标签第四步：修改json中的imagePath第五步：将labelme格式转为YOLO
大康1999·2022-11-26 12:26

目标检测标注格式转换：labelme2yolo & yolo2labelme

yolo矩形框标注格式为：[cls_idxpypwphp]，cls_id目标所属的类别序号xp、yp目标中心点相对坐标，其中xp等于为目标的绝对横坐标除以图像宽度，yp等于目标的绝对纵坐标除以图像高度。wp、hp目标的相对宽度和高度，其中wp等于目标的绝对宽度除以图像宽度，hp等于目标的绝对高度除以图像高度。每张图片的标注结果以txt文本文件存储，每一行[cls_idxpypwphp]表示一个目标
zhaijianfengrui·2022-11-26 12:25

darkNet训练自己的yolov4模型

项目地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet项目作者主页：https://pjreddie.com/darknet/前人栽树后人乘凉，多谢开源大佬1.图片数据标注labelme
1037号森林里一段干木头·2022-11-26 11:57

Mac labelme安装及运行时崩溃bug解决

labelme安装onmac+python3最近开始标注一些自己的数据集(自然图像)，那不得首选labelme。
咻咻咻哈·2022-11-25 23:40

使用labelme标注的json标签mask可视化

一、在labelme解释器下。
gaoenyang760525·2022-11-25 23:37

数据标注工具大汇总

bbox-label-toolLabelBoundingBoxYolo_markFastAnnotationToolod-annotationRectLabelcvatVoTTVIA-VGGimageAnnotatorPixelAnnotationToolpoint-cloud-annotation-toolboobs分割labelme
还剩一块钱·2022-11-25 21:38

PermissionError: [Errno 13] Permission denied 已解决

项目场景：最近使用Deeplab训练自己的数据集时，需要将labelme所生成的json文件转换为标准数据集。
sakurabishop·2022-11-25 20:49

labelme生成mask：json_to_dataset

importosimportjsonimportbase64importimgvizimportPIL.Imageimportos.pathasospfromtqdmimporttqdmfromlabelmeimportutilsfromthreadingimportThreaddefConvertOne(labelme
Admiral~·2022-11-25 18:04

将labelme勾画的json格式标签转化YOLO的txt格式标签

importosimportjsonimporttimeimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmfromthreadingimportThreaddefConvertOne(labelme_dir
Admiral~·2022-11-25 18:04

【Pytorch】pytorch版本deeplabv3p训练语义分割数据集

开发环境PytorchPythonGPU/CPU代码框架:pytorch-deeplab-xception一、数据集准备制作语义分割数据集可用labelme安装>>pipinstalllabelme启动
Yakuho·2022-11-25 10:11

基于labelme和python的图像违禁品提取和注入新背景图

一、摘要二、违禁品的标注三、违禁品的提取和注入新背景图一、摘要本文使用labelme软件手动标注出图像中的15类违禁品，如枪、刀、打火机等，将标注结果生成json文件。
Hygge MrYang·2022-11-25 09:00

labelme json文件转换并制作语义分割数据集

用Pytorchdeeplabv3+训练自己的数据参考博文PYTORCH语义分割DEEPLABV3+训练自己的数据集从数据准备到模型训练关键在于数据集的制作：在做实例分割或语义分割的时候，我们通常要用labelme
刘梓枫·2022-11-25 06:25

【数据集制作】用于语义分割，labelme4.5.13版本，实现按照指定颜色生成分割颜色批量转换json文件

实现按照指定颜色生成分割颜色批量转换json文件、并生成对应的颜色卡（会比原始转换文件多生成mask、pure两个文件夹）参考链接图像分割标注工具labelme各个版本改变标注颜色labelme的安装、
孟孟单单·2022-11-24 14:15

使用yolov5进行茶叶识别

目录一、github官方网址二、环境搭建编辑编辑三、使用coco128数据集进行环境测试四、使用labelme标记数据集五、代码修改六、开始训练七、进行测试八、问题与反思一、github官方网址https
chunxue1345·2022-11-24 14:19

Labelme 标注软件 .exe下载、打包方法、32位(32bit)

某渣LT废物信息太多，labelme可以选择自己打包为exe，网上教程挺多的。官方给了exe版本的，不想打包直接看下面。
qq_32033383·2022-11-24 13:33

电气相关-遥感图像目标检测数据集（含标签）

labelme标签，数据集中另外包含二值图像。杆塔遥感图像示例：下载地址：遥感图像目标检测图像数据
share_data·2022-11-24 12:57

自己制作目标检测数据集

自己制作目标检测数据集这里介绍2个制作目标检测数据集的工具：labelImg和labelme。
天涯小才·2022-11-24 11:36

Win10安装labelme标签标注工具

1安装Anaconda安装Anaconda步骤，见该博客该博客包含Anaconda的安装与换源等步骤2安装lableme2.1Win+R打开运行，输入CMD，打开cmd.exe2.2创建labelme虚拟环境命令如下
C系语言·2022-11-23 14:20

【基于YOLO-v3训练自己的数据与检测任务】

【基于YOLO-v3训练自己的数据与检测任务】文前白话1、安装标注工具：labelme进行数据标注2、准备需要的网络配置文件3、进行标签格式转换4、设置图片数据与标签的路径5、训练代码参数更改6、预测时的代码参数更改文前白话本文以
Wupke·2022-11-23 11:59

k-近邻算法实现

文章目录系列文章目录前言一、K-近邻分类算法的概述二、k-近邻分类算法实现流程1.收集图片数据2.对收集图片进行标注生成数据集3.将标注好的图片实现labelme批量json_to_dataset方法4
lico-Net·2022-11-23 01:17

pyCharm下配置Anaconda虚拟环境

与电脑上安装的版本无关)1.2.执行命令行分为以下四步：第一步：创建虚拟环境：condacreate-nlabelmepython=3.6第二步：激活虚拟环境：activatelabelme第三步：安装labelme
IT大佬啊·2022-11-22 20:38

anaconda的安装以及数据标注使用工具labelme

需要先安装Anaconda目前我们使用的深度学习语言是python，基于anaconda3开发环境。win10安装Anaconda3的过程前言Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。里面所包含的JupyterNotebook是数据挖掘领域中最热门的工具。Anaconda有分别对应windows、Linux、macos的软件
komorebi_fresh·2022-11-22 17:15

【pytorch】yolov5 训练自己的数据集

1.labelme生成标签2.labelme标签转成yolo标签#-*-coding:utf-8-*-importxml.etree.ElementTreeasETimportpickleimportosfromosimportlistdir
.云哲.·2022-11-22 16:02

图像分割：报Polygon must have points more than 2

图像分割：报Polygonmusthavepointsmorethan2在做图像分割,用labelme文件打标数据后,解析json文件显示此错误出现Windows下UnicodeDecodeError:
超软的小钢镚·2022-11-22 09:53

python使用opencv将Labelme生成的分割图转化成二值化分割图

2022.4.20补充实力分割图是使用Labelme标注软件标注完成后，使用labelme代码转换生成的代码去GitHub搜labelme下载就行说明：使用labelme标注好车道线之后生成‘“.json
小祥子ovo·2022-11-22 08:11
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