labelme专题
数据标注：批量转换json文件，出现AttributeError: module ‘labelme.utils‘ has no attribute ‘draw_label‘错误
labelme版本更换为3.11.2 "D:\Anaconda3\Lib\site-packages\labelme\utils\draw.py"缺失？： import ioimport os.path as ospimport numpy as npimport PIL.Imageimport PIL.ImageDrawimport PIL.ImageFontdef label_co
labelme数据格式转coco数据格式
labelme数据格式转coco数据格式 segmentation（分割） https://www.jb51.net/article/180614.htm keypoints（关键点）
批量将labelme的json文件转为png图片查看
文章目录 前提修改 l a b e l m e labelme labelme然后你就可以在这个环境下用代码批量修改了 前提 安装anaconda或者miniconda安装labelme 修改 l a b e l m e labelme labelme 查看labelme所处环境的路径：conda info --envs 比如我的是在py39_torch里面 修改labelm
labelme 标注岩石薄片数据集流程
labelme 数据标注使用流程 1.打开anaconda环境2.打开labelme工具3.打开数据集文件夹4.开始标注5. 标注完成6. 修改labels.txt文件7. 将标注结果可视化8. 完成json转图片9. 全部命令总结 1.打开anaconda环境 2.打开labelme工具 输入下列两条命令，打开labelme工具 （前提是本机anaconda中已经安装了
labelme使用笔记：目标检测数据集标注和语义分割数据集批量生成
AI应用开发相关目录 本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧 适用于具备一定算法及Python使用基础的人群 AI应用开发流程概述Visual Studio Code及Remote Development插件远程开发git开源项目的一些问题及镜像解决办法
windows anaconda 安装 Labelme
安装 # 创建环境conda create -n labelme python=3.6#激活环境conda activate labelme# 安装依赖conda install pyqtconda install pillow# 安装labelmeconda install labelme=3.16.2# 启动labelmelabelme 右键选择标注类型，从上到下为
【语义分割】——labelme标注的分割数据处理
可以参考:labelme标注语义数据 code import argparseimport base64import jsonimport globimport osimport os.path as ospimport numpy as npimport imgvizimport PIL.Imagefrom labelme.logger import loggerfrom l
labelme标注格式的数据集转COCO格式脚本
1. MyEncoder 类 - 这是一个自定义的 JSON 编码器类,用于处理 NumPy 数据类型。 - 当将 NumPy 数组或其他 NumPy 数据类型转换为 JSON 格式时,默认的 JSON 编码器无法正确处理。这个自定义的编码器可以解决这个问题。 2. labelme2coco 类 - 这是执行从 Labelme JSON 格式到 COCO JSON 格式转换的主
LabelMe下载及关键点检测数据标注
本文关键点数据集链接，提取码：x1pk 1.LabelMe下载 这部分内容和YOLOv8_seg的标注软件是一样的，使用anaconda创建虚拟环境安装LabelMe，指令如下： conda create -n labelme python=3.6 -yconda activate labelmeconda install pyqtconda insta
c++ labelme json 解析
目录 json文件示例： cmakelist配置 c++解析代码： json文件示例： demo.json {"version": "5.3.1","flags": {},"shapes": [{"label": "person","points": [[644.0,114.0
labelme标注理解
labelme的rectangle有两种方式，不是固定形式 所以在解析的时候需要找到坐标x 和 y 的最大值和最小值 def point_to_box(points):min_x = min_y = np.infmax_x = max_y = 0for x, y in points:min_x = min(min_x, x)min_y = min(min_y, y)max_x = max(
Python解析labelme生成的json文件（bbox标注）
json文件 { "version": "3.16.7", "imageWidth": 1024, "lineColor": [ 0, 255, 0, 128 ], "flags": {}, "fillColor": [ 255, 0, 0, 128 ], "imageData": "/9j/4AA
LabelMe和x-anyLabeling标注工具的合二为一版
LabelMe标注辅助工具，anylabeling标注辅助 LabelMe和X-AnyLabeling都是用于图像标注的工具，它们各自具有独特的特点和功能。 LabelMe是一款广泛使用的开源图像标注工具，专门用于图像标注和语义分割。它提供了一个平台，使用户能够手动标注图像并创建标签数据，用于训练机器学习模型或进行计算机视觉研究。LabelMe支持多种类
Labelme安装和使用
简介：labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面，是麻省理工（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）研发的图像标注工具，人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源。 功能： 1、对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检-测，图像分割等任务）。 2、对图像进行进行 flag 形式的标注
labelme_unbuntu 安装 labelme
卸载 enum34 : pip uninstall enum34 安装 labelme: pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 启动 labelme: labelme
labelme批量json_to_dataset转换并解决无生成yaml文件问题
关键代码 # 最前面加入导包import yaml# 中间是代码的主体部分就不贴了# 然后在最下面main函数之前加上这一部分：logger.warning('info.yaml is being replaced by label_names.txt')info = dict(label_names=label_names)with open(osp.join(out_dir, 'info
labelme的安装与使用以及如何将labelme标注的json格式关键点标签转为yolo格式的标签
文章目录 本文只关于将关键点json标签转为yolo标签希望得到您的指导背景及代码可用范围一、labelme的安装和使用（一）labelme的安装（二）labelme的使用 二、json2yolo 本文只关于将关键点json标签转为yolo标签 如果您的json标签格式如下，进行较为轻松的修改即可使用 转换结果展示： 希望得到您的指导 非常感谢您观看我的博客，我写
Win10安装Labelme
环境：Win10 Anaconda 4.5.11 通过conda环境安装Labelme，所以在安装Labelme，确保已经安装了Anaconda Anaconda中自带conda环境 通过conda创建虚拟环境，在其中安装Labelme 1.创建名为Labelme的虚拟环境 conda create -n labelme python=3.5 删除虚拟环境的命令为：conda re
18、Python 改变Labelme 标注数据的值和图片和json重命名
基本描述：改变JSON文件的的内容，之前的代码的改的，可以更简单一些 # -*- coding: utf-8 -*-import osimport sysimport jsonimport ioimport randomimport refrom PIL import Imagesource_path='./total'article_info = {}data_json =
标注软件Labelme和Make sense
一、Labelme标注软件 详情可参考：深度学习标注软件Labelme的使用 - 知乎 1.前提：已经有anaconda环境，打开anaconda prompt。 2.安装命令：pip install labelme，会自动下载。 3.打开命令：labelme (base) C:\Users\su'xiao'wei>labelme 可在File设置自动保存。 二、Make sen
labelme的安装与使用（深度学习打图像分割的标签）
目录 一、安装labelme 二、使用labelme打分割标签 2.1 使用labelme 2.2 打分割标签 一、安装labelme 安装lebelme可以直接打开命令行输入如下命令安装： pip install labelme 会安装到conda目录下的Scripts中： 二、使用labelme打分割标签 2.1 使用labelme 在命令行输入
labelme篇---批量修改用labelme标注的标签
labelme篇—批量修改用labelme标注的标签 labelme标注后的标签格式如下图： 我们要改的就是label 所以代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import osimport jsonjson_dir = '' # JSON文件所在文件夹的路径old_label = '' # 要修改的旧标签名new_label = '' # 修改后的新标
labelme标注工具使用教程(Ubuntu18.04 / Ubuntu16.04)
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）。 Labelme 可实现的功能： （1）对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。 （2）对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类 和 清
labelme数据转coco instance segmentation
转数据参考：https://www.freesion.com/article/1518170289/ 需要安装pycocotools， 参考这里：https://blog.csdn.net/summermaoz/article/details/115969308?spm=1001.2014.3001.5501 可能需要根据自己的标注情况做一点点修改 labelme2coco.py #!/usr
labelImg和labelme区别
LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。下面将介绍LabelImg和LabelMe的区别及联系，同时提供一些关于它们的详细信息。 LabelImg LabelImg是一个开源的图像标注工具，专门用于创建2D边界框标注，常用于目标检测项目。它基于Pyt
Windows下安装labelme标注工具--一路踏平所有坑
话不多说，为啥要安装labelme，你自己知道。安装教程在GitHub里面<链接>可以看到。 一、安装Anaoconda 进入Anaconda官网https://www.anaconda.com/products/individual，选择合适你电脑的版本。 我选择的是Windows_X64版本。下载安装即可。 二、安装labelme标注工具 安装完成后，在开始界面可以打开命令行