创建YOLOv5格式文件:为每个图像创建一个YOLOv5格式的标注文件,将每个标注的信息按照YOLOv5格式写入该文件。 保存标注文件:将生成的YOLOv5格式标注文件保存到指定目录。 代码实例 下面是一个Python脚本的示例,展示了如何将LabelMe标注数据转换为YOLOv5格式: ```pythonimport jsonimport os def labelme_to_yolov5(label...
将labelme标注的目标检测点(>=4)转换为yolov5所需的训练格式,并保存对应的txt文件 import os import cv2 import glob import json import numpy as np ##step3: 将labelme_json标注转yolov5_txt def convert(size, box): """ convert [xmin, xmax, ymin, ymax] to [x_centre, y_centre, w, h] "...
1. 标注格式转换 labelme2yolo --json_dir /path/to/labelme_json_dir/ --val_size 0.15 --test_size 0.15 1. 参数 –json_dir LabelMe JSON files folder path. –val_size (Optional) Validation dataset size, for example 0.2 means 20% for validation. –test_size (Optional) Test dataset size...
masks= json.load(f)['shapes'] with open(f'{base_path}\\{path}.txt','w+') as f:foridx, mask_datainenumerate(masks): mask_label= mask_data['label']if'_'inmask_label: mask_label= mask_label.split('_')[0] mask= np.array([np.array(i)foriinmask_data['points']], dtype=np...
转为Labelme格式的数据 将yolov5格式的数据转为Labelme数据格式的数据集,可以使用Labelme对其做微调和更改。代码如下: importosimportjsonimportcv2importbase64 version='3.16.7'flags={}lineColor=[0,255,0,128]fillColor=[255,0,0,128]filelist=os.listdir('./images/train/')forfileinfilelist:if'jpg'infi...