Labelme

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labelme标准数据并抠图

import json import numpy as np from labelme import utils import cv2 import os def create_file(file): if not os.path.exists(file): os.mkdir(file) def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindow

labelme的安装过程

转载自原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44366002/article/details/123494961 1.首先安装anaconda，这一步建议将添加到环境变量的选项√上，也可不勾选自己手动添加。安装好之后打开cmd输入conda可以查看有没有加入到环境变量中。如果出现了一大串代码则表示添加成功。 2.可以添加

lableme安装+基础操作

【labelme】13分钟教会你使用labelme的超详细教程_哔哩哔哩_bilibili labelme images --labels labels.txt --nodata --validatelabel exact --config '{shift_auto_shape_color: -2}' python labelme2voc.py images target --labels labels.txt https://github.

LabelMe2seg无法生成真值图片问题解决

最近在LabelMe标注好图片之后，使用labelme2seg无法生成真值图片，报错如下： Generating dataset from: roadscene_train\img001.json Traceback (most recent call last): File "labelme2voc.py", line 95, in <module> main() File "labelme2voc.py", line 85, in

准备maskrcnn的数据集，labelme版的

先用labelme标注好自己的数据后， step1: 将标注好的原始图片和json文件分别放置在不同的文件夹，例如： step2:批量转换 D:\anaconda\envs\tensorflow2\Lib\site-packages\labelme\cli在这个类似的路径下找到json_to_dataset.py，可能需要稍加改动，改后代码如下： import argparse imp

labelme VOC

labelme VOC import os import numpy as np import codecs import json from glob import glob import cv2 import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split #1.标签路径 labelme_path = "data1/" #原始labelme标注数据路径 saved_path = &q

labelme 如何硬核加载 labels.txt

文章目录 1、设置默认 “自动保存”2、自动加载 labels.txt3、快捷键4.1 参数介绍 1、设置默认 “自动保存” 每次好不容易标注完一个数据，但是点击到下一张图像时，还需要手动点击保存，或者是每次打开 labelme软件时都需要先设置下自动保存，繁琐且不方便，小伙伴可以在 la

在Win10系统中使用labelme制作图像分割标签数据

在Win10系统中使用labelme制作图像分割标签数据文章目录在Win10系统中使用labelme制作图像分割标签数据前言一、安装labelme3.16.21. 安装Anaconda（若有python环境，可忽略这一步）2. 新建python虚拟环境（若有python环境，可忽略这一步）3. 激活python虚拟环境（若有python环境，可忽

使用labelme工具标注人像数据集

使用labelme工具标注人像数据集一、前言二、安装labelme工具三、使用todo 一、前言在《基于人脸识别和图像分割技术制作证件照》博文中讲解了如何基于分离出的人像制作证件照，在《基于PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型》博文中讲解了如何训练图像分割模型

【Yolact数据集制作-labelme使用与转coco详解】

开头总爱瞎掰两句，简单介绍下主要是为了做实例分割时需要用到labelme转coco数据集，此处写一个详细教程，作为yolact实战贴的补充。文章目录 labelme2coco的数据处理1、标记获取json文件2、json转coco数据集3、放置到指定文件夹4、问题处理4.1 处理中途无故退出 labelm

如何创建labelme和labelimg桌面快捷方式

在做图像任务时，少不了labelme和labelimg的使用。常规操作都是在命令行输入labelme或labelimg启动它。如何创建一个桌面快捷方式呢？在命令行输入pip uninstall labelme 出现以下内容（记得输入n，避免labelme被卸载）上面就有了这个程序的位置，找到图片上labelme.exe文件位置，将其拖到

pyqt5下载失败

安装labelme时总是安装失败 pip install --upgrade labelme 依然还是龟速老是因为网络原因 pip install PyQt5 --trusted-host http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install --upgrade labelme --trusted-host http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 参考：http

labelme安装使用

安装anconda 首先安装annaconda 加粗样式安装完成后找到这个文件点击启动启动后安装labelme 输入安装指令pip install labelme 启动labelme 直接输入labelme即可 labelme 选择需要绘制数据集所在的文件夹右下角选择自己需要绘制的图像加粗样式选择CreatePolygons

pyCharm下配置Anaconda虚拟环境

首先安装Anacoda.安装成功后，开始配置一、步骤 1. 在命令行执行命令 conda create -n python=3.6(创建的虚拟python版本，与电脑上安装的版本无关) 1.2.执行命令行分为以下四步：第一步：创建虚拟环境：conda create -n labelme python=3.6 第二步：激活虚拟环境

labelme转coco数据集

labelme转COCO数据集（物体检测）

本次采用的数据集是Labelme标注的数据集，地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1nxo9-NpNWKK4PwDZqwKxGQ 提取码：kp4e，需要将其转为COCO格式的数据集。转换代码如下：新建labelme2coco.py import argparse import json import matplotlib.pyplot as plt import skimage.io as io impo

labelme安装

环境准备安装labelme需要python和Anaconda支持。查看python版本和conda版本 python -V conda -V 开始安装创建虚拟环境 conda create --name labelme python=3.6 激活进入环境 activate labelme 安装依赖 conda install pyqt conda install pillow 安装labelme pip in

labelme json文件提取特定区域成新json

# 读取json文件内容,返回字典格式 from collections import defaultdict, OrderedDict import json import cv2 from labelme import utils def new_json(jsonname,xgpoints,txtpoints,imagepath,imageH,imageW,imagedata,xg_shapetype='rectangle',txt_shapetype="polygon

win10下安装labelme4.5.9

前一阵做图像标注，需要用到labelme，当时最终安装好了，没及时总结，现在总结一下。网上一些labelme教程都是说，如果用python3和QT6来安装，可能有问题，建议用python2.7和QT4，而且建议在linux下安装。我想都什么年代了，还要再用python2？虽然我安装了ubuntu，但我觉得win10也不应该安

计算机视觉中的图像标注工具总结

本文来自公众号CV技术指南资源分享系列创建高质量的数据集是任何机器学习项目的关键部分。在实践中，这通常比实际训练和超参数优化花费的时间更长。因此，选择合适的标注工具至关重要。在这里，我们总结了一些用于计算机视觉任务的最佳图像标注工具：labelme、labelImg、CVAT和hast

labelme生成的json文件修改

labelme生成的json文件需要修改“imagePath”以及“imageData” 需要注意的是，利用base64生成imageData之后，字符串开头多了'b 以及末尾多了'，所以需要额外删除。 import os import json import base64 def get_json_data(img_data_folder, json_old_path, img_name): with

labelme打不开图片

项目场景：图像识别标注工具labelme 环境：window10+python3.9+labelme 问题描述： python和script路径加入环境变量后直接pip install labelme安装 cmd输入labelme可能会出现QtPy5报错，打不开label界面，打开图片没反应等问题 [WARNING] __init__:update_dict:17 - Skipping unexp

linux基础批量处理labelme的json数据

前言方法一：直接使用python脚本处理; 方法二：使用labelme自带的labelme_json_to_dataset，基于shell脚本处理; shell： #! /bin/bash dir=`ls /home/xxx/workspace/project/labelme2dataset/anno/*.json` # echo $dir for file in $dir do # echo $file labelme_json_to_datase

labelme安装使用，以及标注我们自己的数据

目录使用labelme对图像进行语义分割标注写在前面语义标注软件安装软件使用下载修改之后的仓库进行标注标注过程见教程链接.数据可视化使用labelme对图像进行语义分割标注写在前面这个文档旨在教大家如何使用labelme软件进行语义分割标签的标注。语义标注 cityscapes里面有效的

labelme标注后如何生成数据集

安装labelme环境打开Anaconda Prompt, 直接输入pip install labelme即可安装  标注图片的两种方法由于课题研究主要针对髋骨附近的股骨进行标注，只需要一种标签即可：方法一 1）直接在Anaconda Prompt中输入labelme即可； 2）点击OpenDir选择所要标注的图片目录，标签名自己