前言自学Python没有专业的系统的学习方案，就会出现学习疲劳，没有获得感，所以学着学着就会失去了兴趣。Python是一个技术学习，如果没有浓厚的兴趣，代码会让你看的枯燥。所以学习方法很重要，一般我是不建议自学的，至少你得去跟着网课学吧，纯自己瞎摸，方向错了都不知道的。俗话说：工欲善其事，必先利其器，就编程来说，有一个得心应手的开发工具也是十分必要的。Python 开发工具有很多，比如：PyCha
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2024-01-08 13:18:47
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前言 使用labelme，想要改变之前标注
原创
2022-08-13 02:06:01
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近日，上海登临科技有限公司（以下简称“登临科技”）签署了 CLA（Contributor License Agreement，贡献者许可协议），正式加入龙蜥社区（OpenAnolis）。作为国内通用 GPU 领先企业，登临科技坚持核心技术完全原生研发，其创新的GPU+（基于 GPGPU 的软件定义的片内异构计算架构）兼容 CUDA 在内的编程模型和软件生态的基础上，通过架构创新，完美解决了通用性和
LabelMe 可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。在线标注版本：http://labelme2.csail.mit.edu/Release3.0/index.php?message=1 python 版本：https://github.com/wkentaro/labelme官方文档：分类标注：Classification 目标检测标注：Object Detection
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2023-11-16 14:15:45
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labelme生成mask颜色依次按照如下，默认256种颜色，具体请阅读代码。
原创
2024-10-24 13:58:31
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labelme标注实例实例分割数据并转为COCO格式/VOC格式准备数据下载并安装labelme创建一个labels.txt标注数据转换格式其他额外代码复制json文件到单独文件夹划分数据集 准备数据将需要标注的数据放到同一个文件夹中下载并安装labelme安装labelme，用于对数据进行标注pip install labelme下载labelme，转换格式时需要使用到其中的文件：git cl
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2024-09-14 15:58:50
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（0）摘要# 课程链接Labelme使用教程_哔哩哔哩_bilibili# 课程内容（1）Labelme 安装（2）Labelme 标注流程（3）Label 生成标注图像（图片预处理，暂略）（4）Label 命名规则（实际上就是同物不同视角，过于简单略）# 跟过去说声拜拜，拉着未来把酒言欢~（1）Labelme 安装# （1）windows 下安装 labelme &nb
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2024-05-23 08:26:25
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当你还在为你的应用安全问题担忧时，你不妨看看这篇文章尝试使用 Shiro
原创
2022-01-05 14:53:44
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写在前面
在一款应用的整个生命周期，我们都会谈及该应用的数据安全问题。用户的合法性与数据的可见性是数据安全中非常重要的一部分。但是，一方面，不同的应用对于数据的合法性和可见性要求的维度与粒度都有所区别；另一方面，以当前微服务、多服务的架构方式，如何共享Session，如何缓存认证和授权数据应对高并发访问都迫切需要我们解决。Shiro的出现让我们可以快速和简单的应对我们应用的数据安全问题
Shir
原创
2021-07-21 14:46:58
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写在前面
在一款应用的整个生命周期，我们都会谈及该应用的数据安全问题。用户的合法性与数据的可见性是数据安全中非常重要的一部分。但是，一方面，不同的应用对于数据的合法性和可见性要求的维度与粒度都有所区别；另一方面，以当前微服务、多服务的架构方式，如何共享Session，如何缓存认证和授权数据应对高并发访问都迫切需要我们解决。Shiro的出现让我们可以快速和简单的应对我们应用的数据安全问题.
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2021-07-20 10:04:31
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# 如何实现“python 读取Labelme json”
## 一、整体流程
在实现“python 读取Labelme json”这个任务中，我们可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 读取json文件 |
| 2 | 解析json数据 |
| 3
原创
2024-06-20 04:04:27
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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 labelme2coco的数据处理主要分两部分：1、用labelme标记样本获取json文件；2、jso
# Python库Labelme读取图像数据的科普文章
Labelme是一个用于图像标注的开源工具，特别适合于创建语义分割和目标检测数据集。它的使用使图像数据处理变得简单高效，尤其在计算机视觉领域中，Labelme被广泛应用于深度学习模型的训练。
## Labelme的基本概念
Labelme允许用户通过图形用户界面(GUI)来标注图片，它可以将标注结果保存为标准的JSON格式文件，这些文件
# Python 解析 LabelMe 文件：图像标注与数据处理
在计算机视觉领域，标注数据是训练模型的重要基础，而 LabelMe 是一个广泛使用的图像标注工具。它允许用户通过简单的交互方式创建标注，并将其保存为 JSON 格式文件。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 解析 LabelMe 文件，并从中提取标注信息，以及如何将这些信息可视化。
## 1. LabelMe 文件结构
原创
2024-09-01 04:58:59
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该博客截图: 文档截图：总结：打开anaconda prompt，依次输入如下命令。（我的base环境是python3.6.5）conda create --name=labelme python=3.6这里的python=x.x应该是根据自己的来。但是官方文档写的是： 可能是python2 的就写2.7，python3 的就写3.6。这一步就是在D:\Anaconda3\
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2023-11-28 14:57:11
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5.1 一个简单示例cars = ['audi', 'bmw', 'subaru', 'toyota']
for car in cars:
if car == 'bmw':
print(car.upper())
else:
print(car.title())View CodeAudi
BMW
Subaru
Toyota5.2 条件测试 每条if
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2024-10-13 23:42:50
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安装流程：
项目地址：://github./wkentaro/labelme
1.新建环境：
conda create –name=labelme python=3.7（选择自己的python版本）
2.安装labelme：
pip install labelme
3.安装pyqt
pip install pyqt5
然后命令行输入labelme，如果能运行，就代表安
原创
2023-12-15 19:11:26
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对于设计师来说，标注和切图是工作中非常重要的一部分。最早的标注切图都是由设计师手动进行，不仅浪费时间精力，还极容易遗漏出错。随着设计流程不断被简化，越来越多的标注切图工具应运而生。摹客作为新一代的产品协作设计平台，快速简单的智能标注和自动切图功能，完美地解决了产品开发流程中标注和切图的难题，更是凭借多种“独门绝技”，成为许多设计师日常工作中必不可少的工具之一。今天，就跟随小摹的脚步一起来看看，摹客
最近开始学习“learn linux the hard way”，第二小节中提出了less命令。less是一个强大的命令，它可以对一个或多个文件或者其他输出进行显示，搜索某个词，也可以通过命令切换到当前配置的编辑状态。less is more，more is less。
1.搜索
当使用命令 less file-name 打开一个文件后，可以使用下
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2024-03-23 16:51:33
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## 如何使用Python解析Labelme数据集
### 流程概述
首先，我们来看一下整个解析Labelme数据集的流程。具体步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的Python库 |
| 2 | 加载Labelme数据集 |
| 3 | 解析Labelme数据集 |
| 4 | 处理解析后的数据 |
| 5 | 可视化解析结果 |
接下来，我
原创
2023-12-10 09:15:04
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