安装labelme conda install labelme 如果，卡住不动可以升级下conda conda update 更新完成以后再一次conda update --all。刚准备暂停，就动起来了。这个地方可能要多等一下（我遇到的情况是这样的）。环境准备好了，开始启动labelme，出发。=== 1、启动labelme === labelme 极其简单，输入回车，弹窗如下：=== ...
将Labelme标注的数据集复制到工程的根目录下,并命名为LabelmeData(或其他你喜欢的名称)。确保每个标注的JSON文件都与对应的图像文件同名,并位于同一文件夹中。 转换步骤 1. 编写转换脚本 在工程的根目录下,创建一个新的Python脚本文件,如LabelmeToYolov5.py。然后,在该文件中编写以下代码,用于将Labelme标注的数据...
要将LabelMe标注数据转换为YOLOv5格式,你可以按照以下步骤进行: 读取LabelMe JSON文件:使用Python的JSON库读取LabelMe生成的JSON标注文件。 解析标注数据:遍历JSON中的shapes列表,提取每个标注的label和points。 计算边界框:对于每个多边形或矩形框标注,计算其最小外接矩形(Bounding Box),并获取其中心坐标和尺寸。 创建Y...
一、使用labelme制作数据集 github源码:https://github.com/wkentaro/labelme 安装教程: 备注:这个地方安装的时候使用清华源,不然会出现timeout的错误https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 数据集保存的格式: 标签的格式: 二、转换数据集格式 转换成VOC格式: python labelme2voc.py D:\datasets\tuizhi\ima...
Labelme标注json文件是一种用于存储标注信息的文件格式,它包含了以下几个主要的字段: version: Labelme的版本号,例如"4.5.6"。 flags: 一些全局的标志,例如是否是分割任务,是否有多边形,等等。 shapes: 一个列表,每个元素是一个字典,表示一个标注对象。每个字典包含了以下几个字段: ...
1、 将Labelme标注的数据复制到工程的根目录,并将其命名为LabelmeData。我的工程根目录是yolov5-master,如下图: 2、 打开工程,在根目录新建LabelmeToYolov5.py。写入下面的代码 import osimport numpy as npimport jsonfrom glob import globimport cv2from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom...
打标签的误打成多边形,YOLO无法直接读取数据。多边形转化为矩形的快捷方法:注:labelme是麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL...
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'infile:dic={}dic['version...
Labelme坐标转换成YOLO V5坐标: yolo的坐标是需要归一化处理的 把分类标签转换成分类id:class_id = obj_classes.index(label) 生成YOLO V5的标签文件 7. 创建YOLO数据集配置文件 第2章 转换工具的使用 python convertLabelmeToYolov5.py --input circle_json_data --output circle_yolo ...
4.导入数据集:在labelme中导入准备好的数据集,选择要标注的图片文件夹,并设置类别文件夹的路径。 5.进行标注:在labelme中,可以通过点击鼠标在图像上进行标注,标注的形状和颜色可以自定义。标注完成后,点击保存按钮将标注结果保存为json文件。 6.检查标注结果:打开保存的json文件,检查标注结果是否正确。可以使用可视化...