一、打开abelme安装目录 在lableme安装目录下有G:\Anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli目录,可以看到json_to_dataset.py文件 这里面提供将json转成dataset的代码,所以我们只需要在这个基础上更改即可。 二、代码实现 复制json_to_dataset.py文件,代码更改: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
实现labelme批量json_to_dataset方法,可以按照以下步骤进行: 准备labelme的json文件列表: 首先,需要有一个包含所有待转换的json文件的目录。假设这个目录为json_files_dir。 遍历json文件列表: 使用Python的os模块来遍历该目录下的所有json文件。 对每个json文件,调用labelme的json_to_dataset方法: 可以通过Python的subp...
lableme批量转换工具可以很轻松实现将labelme标注的json文件转化为5个文件,即img.png、label.png、info.yaml、labels_name.txt以及label_viz.png。其中软件不需要安装python环境也不需要安装labelme这个软件,因为软件已经剥离labelme核心代码,全部嵌入软件功能中。大家都知道labelme的labelme_json_to_dataset都是针对单个...
打开文件gedit /home/fut/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/labelme/cli/json_to_dataset.py 加入下面代码 import yaml logger.warning('info.yaml is being replaced by label_names.txt') info = dict(label_names=label_names) with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f: yaml.s...
单个实现json_to_dataset方法: 在labelme的安装目录D:\files\anaconda\envs\yolo\Lib\site-packages\labelme\cli 下可以看到一个json_to_dataset.py,运行它即可。 批量实现json_to_dataset方法: 但是这样单个实现太浪费时间了哈,于是可以改进一下json_to_dataset.py文件,就可以批量转换了哈 ...
如果json文件中有关键点,在使用labelme_json_to_dataset.exe时就会有如下错误: 解决办法是: 打开python目录下的..\Lib\site-packages\labelme\utils\shape.py 将第8行的polygons_to_mask函数改成如下:
C# WPF Application, read JSON file into dataset C# WPF: How to display data in DataGridView C# WPF: Open a CHM Help File to a specific page C# write and Append xml elements using XmlTextWriter or any other way which is faster and preferable C# write to log file c# Zip file extract and...
基于labelme的json2图片,1.单个文件json2dataset1)进入到json格式文件所在的目录2)在所选框处,输入cmd,并回车3)输入命令,labelme_json_to_dataset<文件名>.json转化完成
It seems like the code labeme_json_to_dataset is only designed for single file. I tried to convert all json files into dataset formats. I coded like this: for a in os.listdir(path): file = os.path.join(path,a) for f in os.listdir(file): if(f.endswith('json')): name = os...
Breadcrumbs labelme /labelme /cli / json_to_dataset.pyTop File metadata and controls Code Blame 81 lines (64 loc) · 2.33 KB Raw import argparse import base64 import json import os import os.path as osp import imgviz import PIL.Image from labelme.logger import logger from...