(可以看出来这其实是一个python代码,可以对其源码修改来适应自己的特定要求) labeImg使用: 进入刚才下载解压的的labelImg源码目录: (注意如上图红色箭头处,data文件夹是自带的,里面的txt文件就是事先定义好的label值;而data-picture和data-xml是我自定义的用于存放图片及标注成功后生成的xml文件的地方) 如上图打开...
img = cv2.imread('messi5.jpg') res = cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 方法二 AI检测代码解析 import numpy as np import cv2 height, width = img.shape[:2] res = cv2.resize(img,(2*width, 2*height), interpolation = cv2.I...
下面说下,如何在pyhon基础下使用labellmg(图像标注软件),下面主要介绍如何安装以及使用。 这款工具是全图形界面,用Python和Qt写的,最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件,与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。 安装步骤如下: 第一步,安装python(以py2.7为例) 直接到官网https://www.python.org/下载...
(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) imgd = np.array(img) #image类转numpy #准备数据 sp = img.shape h = int(sp[0]) #图像高度(rows) w = int(sp[1]) #图像宽度(colums) of image #绘图初始处理 fig = plt.figure(figsize=(16,12)) ax = fig.gca(projection="3d") x = np.arange(0, w, 1)...
photo=PhotoImage(file="imgs/1.gif")self.label03=Label(self,image=photo)self.label03.pack()self.label04=Label(self,text="哈哈哈吞吞吐吐\n dddd",borderwidth=1,relief="solid",justify="right")self.label04.pack()root=Tk()root.geometry("400x200+200+300")root.title("测试")app=Application...
self.json2xml(new_image_dir, json_dir, xml_dir)classLabelMe2VOC(X2VOC):"""将使用LabelMe标注的数据集转换为VOC数据集。"""defjson2xml(self, image_dir, json_dir, xml_dir):importxml.dom.minidom as minidom i=0forimg_nameinos.listdir(image_dir): ...
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的,图形界面使用的是 Qt(PyQt)。 全栈程序员站长 2022/10/01 2K0 【AI工具】 一款多SOTA模型集成的高精度自动标注工具(直接安装使用,附源码) 对象工具快捷键模型源码 X-AnyLabeling 是一款...
imgNamepath, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui,"选择图片","D:\\","*.png;;*.jpg;;All Files(*)") # 通过文件路径获取图片文件,并设置图片长宽为label控件的长、宽 img = QtGui.QPixmap(imgNamepath).scaled(self.ui.graphicsView.size, aspectMode=Qt.KeepAspectRatioByExpanding) ...
img_png=ImageTk.PhotoImage(img_open) label=Label( master=win,#父容器text='标签',#文本#bg='pink', # 背景颜色fg='red',#文本颜色activebackground='pink',#状态为active时的背景颜色activeforeground='blue',#状态为active的文字颜色relief='flat',#边框的3D样式 flat、sunken、raised、groove、ridge、so...
(1, 2, figsize=(20, 6), sharey=True)axes[0].imshow(coins, cmap=pylab.cm.gray, interpolation='nearest')axes[0].contour(segmentation, [0.5], linewidths=1.2, colors='y')axes[1].imshow(image_label_overlay, interpolation='nearest')for a in axes: a.axis('off')pylab.tight_layout(),...