lableme

半自动化标注平台搭建CVAT

背景当我们有已经训练好的模型，想利用模型去标注新的致据集，而不想用lableme手动去标注，在这种需求下，cvat就显示出它的作用了，并且cvat可以多人协同标注。

杨善锦·2023-12-25 06:51

ubuntu版 labelme的安装及使用教程

condacreate-nlabelmepython=3.7激活环境sourceactivatelabelme或condaactivatelabelme2.安装condainstallpyqtpipinstalllabelme3.lableme

小白很废·2023-12-14 16:25

Anconda安装保姆级教程

Anconda安装教程+安装lableme1.下载Ancondahttps://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下这个版本安装好，安装路径不要有中文

ShuaiEmpty·2023-11-06 00:03

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（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

HHzdh·2023-11-01 22:25

Labelme正常启动，但无法打开

原因很简单：此前是在扩展屏幕上使用的Labelme，现在没有第二屏幕了，所以Lableme正常启动但无法打开。解决办法是：点击任务栏中的Lableme，通过“Alt+Space”调出Labe

猎猫骑巨兽·2023-08-28 07:47

使用pycocotools对yolov8进行验证，获取APs、APm、APl

https://blog.csdn.net/qq_43430381/article/details/129024912用原始val.py生成的prediction.json中，image_id是图象名称，而lableme

nyj_ouc·2023-06-14 01:07

python工具方法36 lableme标注转voc格式再转yolo格式（含voc数据集划分代码）

labelme标注的目标检测数据不能直接用于训练深度学习模型，需要进行一定的格式转换才能用于训练。常见的数据格式有voc、coco和yolo。voc与coco格式在paddledetection和mmdetection库都支持，但yolo格式的标注只有在yolo系列的项目中才能支持。由于paddledetection和mmdetection库都支持将voc数据转换成coco格式，所以博主先实现la

万里鹏程转瞬至·2023-01-31 07:10

深度学习数据标注_Lableme及标注文件的使用(以YOLO v3为例)

图像标注工具Lablelabelme是一款图像标注工具，主要用于神经网络构建前的数据集准备工作，因为是用Python写的，所以使用前需要先安装Python集成环境anaconda。anaconda安装anaconda下载地址如下：https://www.anaconda.com/products/distribution找到对应自己电脑操作系统位数的版本，直接下载，下载后安装，正常情况下，根据提示

python-码博士·2023-01-27 11:32

detectron2 训练labelme标定的coco数据集

流程：（1）lableme进行数据的标注，获得json文件；（2）通过labelme2coco.py文件把标注的数据集转换成coco格式；（3）使用detectron2进行训练和测试。

不解不惑·2023-01-17 16:58

lableme json转png

importjsonimportosimportos.pathasospimportwarningsimportcv2fromlabelmeimportutilsimportnumpyasnpimportPIL.ImageimportPIL.ImageDrawimportredefjson2png(json_file,out_file):list_path=os.listdir(json_file

Christo3·2023-01-11 15:27

‘labelme‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序问题解决

文章目录一、安装labelme1.创建虚拟环境2.安装pyqt支持库3.安装Labelme二、lableme启动一、安装labelme1.创建虚拟环境命令行输入condacreate--name=labelmepython

qq_43264202·2023-01-07 13:16

mask-rcnn训练预处理-将自己格式转换为coco--合并coco类型的json--最近修改版本：

article/details/81635436#labelme标注的数据分析#https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/79595174#数据先转换成lableme

知识在于分享·2023-01-07 13:41

语义分割中单类别和多类别图片数据标注，以及灰度类别转换

点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达上期讲解了语义分割模型的基本架构和常用数据集，这期就讲解一下语义分割数据集的制作，追下去吧~制作总体步骤：1.使用lableme对图片数据进行标注

码农的后花园·2022-12-31 11:53

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

更换数据集

在终端输入lableme即可打开。尝试一下多分类（又是人、又是女人）如果win的lable导出的文件是xml（voc），mac导出的是json。../母路径，.

Wukongggg·2022-12-16 04:39

mmdet之训练和推理

本文记录安装完mmdet后，如何进行训练和推理一、数据准备coco格式的，先用lableme将所有要处理的数据进行标注为json文件，然后通过如下脚本进行转换为coco格式，并可设置比例生成训练图片、训练标签

曙光_deeplove·2022-12-11 15:55

opencv-python读取图片和lableme标注的json文件并显示mask

只是需要使用lableme标准的json文件获取mask，经过分析使用其他库的必要性比较低，于是自己写了一个通过labelme标准的json文件获取mask的程序。

不解不惑·2022-12-03 16:16

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

机器学习之图像数据预处理

/imagededup/)图像数据增强图像数据增强方法图像数据增强框架[imgaug](https://github.com/aleju/imgaug)图像标注手动标注模型标注图像分类任务目标检测任务lableme

慕一Chambers·2022-11-23 13:15

在NYU40数据集上，将lableme标注的json文件转化为灰度图

json文件读取2.单通道图片的填充以及保存编程思路:1.生成一个单通道图片2.读取json文件中的全部points即瞄点坐标3.在生成的图片上绘制瞄点坐标表示的形状，并根据词表填充颜色4.保存图片这是lableme

rdc01234·2022-11-22 02:46

【py脚本】（小记）Lableme 的json转yolo的txt（仅方框）/多边形labelme转coco/关键点检测labelme转coco/yolo-voc-yolo

各种转换（labelme-coco-yolo）labelme转yolo的txt（仅方框有效）多边形的labelme转cocolabelme转coco关键点检测，需要先打框，再打点。coco转yolo亲测有效脚本1：yolo-voc脚本2：voc-yolo并分文件夹labelme转yolo的txt（仅方框有效）Win10Labelme标注数据转为YOLOV5训练的数据集亲测有效。（图和json放一个

是孑然呀·2022-11-19 20:36

python将红底证件照转成蓝底的实现方法

目录前言方法一:lableme方法二:阈值OpencvPIL方法三：BackgroundMattingV2前言emmm…9月1日开学季，手头只有红底证件照，但是学院要求要蓝底，这可咋办呢。

·2022-08-31 11:47

Labelme使用

lableme的使用1.打开安装好了以后直接输入labelme即可打开2.标注从这里可以选择标注方式，CreatePolygons（多边形标注）最为常用可以通过Ctrl+Z撤回若感觉标记的不是很好可以用

let me try·2021-02-19 21:20

Windows下标注工具LabelMe的安装方法

最近由于检测问题需要标注图像中物体位置，之前用过ImgLabel工具，但是这个软件只能标注矩形位置的物体，而我需要的是标注多边形的物体（平行四边形），目前找到了一个几本适合我的工具，LableMe，在网上查找安装资料

不吃鱼的猫~·2020-08-08 22:56

yolov4训练自己的数据模型

在几个月前，一直在准备一个项目，那个项目已经让人用lableme这个标注软件标注好了图片，但是直到现在，这个项

雅痞匪徒(Nike)·2020-07-30 06:27

适合Windows系统的深度学习数据标注工具

而Windows安装Lableme需要先安装anoconda，配置环境等一系列操作十分麻烦，如果外包数据标定业务的话给每个人装上anoconda也不现实，利用率低的话就是严重的占用空间。

Jackson@·2020-07-12 14:05

lableme制作语义分割数据集

首先用在anaconda的命令行输入labelme打开，然后开始标注，标注完成后，将原图和标注后的json文件放在同一个文件夹下，如命名为annocated，并制作文件夹labels，lables文件夹下面仅含有一个文件lables.txt，此文件下输入__ignore__，_background，后面每行再加上自己标注的类别接着运行如下程序#!/usr/bin/envpythonfrom__fu

sweetboxwwy·2020-07-11 20:03

LableMe安装及初步使用（Mac也适用）

环境：macOS+anaconda31、首先安装anaconda3推荐此网站，下载较快https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。下载完毕安装即可。本人之前就安装过了，在此就不详述了以下步骤均在AnacondaPrompt下进行即可。主要就是按照官方提供的流程走：https://github.com/wkentaro/labelme

春江明月·2020-06-25 00:30

linux中的 Lableme 使用

单个json文件的处理(tensorflow)jushi@jushi:~/.conda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/labelme/cli$pythonjson_to_dataset.py/home/jushi/Downloads/picture/test1.json多个json文件的处理1.先将json文件单独拷贝到一个文件夹内创建.s

爱乐城的鸟儿·2019-04-19 21:44

window下labelme json_to_dataset批量转化

一：window10+anaconda+lableme安装。

月亮是蓝色·2019-04-15 16:23

labelmejson标签转换

lableme安装目录下你安装的盘C:\Anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli目录，可以看到json_to_dataset.py文件替换下面程序后，在终端输入labelme_json_to_dataset

聪明的小菠菜·2019-03-12 16:52

window10+anaconda+lableme 安装教程以及遇到的bug解决方案

1：打开AnacondaPrompt2:创建虚拟环境condacreate--name=labelmepython=3.6（这里你可以选择自己的python版本）3：激活刚才创建的环境并进入activatelabelme4：安装pyqtcondainstallpyqt5：安装labelmepipinstalllabelme6:安装完成，打开labelme7:在安装labelme时会出现如下的bug

月亮是蓝色·2018-12-11 16:30

windows系统的labelme的安装与使用，用于Mask RCNN 训练

安装lableme不用那么麻烦了现在一条命令搞定pipinstalllabelme------------------------------------------------更新分割线20190530

博博乐·2018-10-17 14:43

mask-rcnn中的lableme简要使用步骤

这个的前提是各个软件已经安装完成，就讲一些简要的执行步骤，安装的过程可以参考其他的博客，很全面。1、打开AnacondaPrompt命令工具，并执行condacreat--name=lambelmepython=3.5（这个python版本要根据自己的安装来写，我安装的是3.5）运行成功后会产生labelme文件夹，如图：2、运行成功后，接着继续执行activatelabelme命令，如果有一些文

行走的天迹·2018-05-06 15:35

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