list_files.py from labelme2coco2 import labelme2coco import os import glob # 获取文件名 file_names = os.listdir("./img2/") json_files = [] new_json_files =
转载
2020-05-08 17:38:00
174阅读
2评论
Labelme是一款经典的标注工具，支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。今天针对分割任务的数据标注进行简单的介绍。开源项目地址：https://github.com/wkentaro/labelme 文章目录1 环境配置与安装1.1 创建conda虚拟环境(建议)1.2 安装Labelme2 简单使用2.1 创建label标签文件2.2 启动labelme2.3 打开文件/文件夹2.4 设置保
一款学习标注软件（具体优势目前还在学习） 具体的安装网址见 https://github.com/wkentaro/labelme 里面有各种的系统的安装 命令使用labelme 进入上述目录 labelme images --labels label.txt --nodata --validate
转载
2021-04-29 13:45:00
123阅读
2评论
sudo apt-get install python-pyqt5sudo pip install labelme
原创
2023-05-18 17:15:54
198阅读
# 深度学习 labelme 实现流程
## 1. 介绍
在深度学习中，labelme是一个常用的工具，用于标注图像中的目标物体。本文将介绍如何使用labelme进行深度学习任务的标注。
## 2. 实现步骤
下表展示了使用labelme进行深度学习标注的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装labelme |
| 2 | 准备图像数据 |
|
原创
2023-07-31 23:13:06
82阅读
前言 使用labelme，想要改变之前标注
原创
2022-08-13 02:06:01
587阅读
data = json.load(open(path[i], encoding='UTF-8-sig')) ...
转载
2021-09-22 21:51:00
436阅读
2评论
# 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
# -*- coding:utf-8 -*-# !/usr/bin/env pythonimport argparseimport jsonimport matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as ioimport cv2from lalme import utilsimport numpy as npimport globi...
原创
2022-12-07 14:10:02
52阅读
台式机labelme (base) C:\Users\Administrator>labelme [INFO ] __init__:get_config:71 - Loading config file from: C:\Users\Administrator\.labelmerc External
转载
2021-03-02 10:25:00
600阅读
2评论
# -*- coding:utf-8 -*- # !/usr/bin/env python import argparse import json import matplotlib.pyplot as plt import skimage.io as io import cv2 from labe
转载
2019-02-26 15:41:00
187阅读
2评论
# 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
介绍你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情:对象检测图像分割图像翻译对象跟踪(实时)，还有更多……这让我思考——如果一个图像中有多个对象类别，我们该怎么办?制作一个图像分类模型是一个很好的开始，但我想扩展我的视野以承担一个更具挑战性的任务—构建一个多标签图像分类模型!制作一个图像分类模型我不想使用简单玩具数据集来构建我的模型—这太普通了。然后，它打动了我—包含各种各样的人的电
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
1. Labelme的使用这里建议大家按照我提供的目录格式事先准备好数据，然后在该根目录下启动labelme（注意启动目录位子，因为标注json文件中存储的图片路径都是以该目录作为相对路径的）├── img_data: 存放你要标注的所有图片
├── data_annotated: 存放后续标注好的所有json文件
└── label.txt: 所有类别信息1.1 创建label标签文件虽然在la
1、安装Anaconda 下载 官方下载地址：https://www.continuum.io/downloads 所有安装包地址：https://repo.continuum.io/archive/ 这里使用 Python 3.5 版本的 “Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64
转载
2018-01-22 19:45:00
472阅读
2评论
读取labelme结果文件是指读取由labelme工具生成的JSON文件，该文件包含了图像的标注信息。Python提供了丰富的库和工具，可以方便地读取和处理labelme结果文件。
## 1. 安装labelme库
首先，我们需要安装labelme库。可以通过以下命令使用pip进行安装：
```python
pip install labelme
```
## 2. 读取labelme结果
## 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
Download MATLAB Toolbox for the LabelMe Image Database 利用Matlab Toolbox工具箱下载图像库 一、下载Matlab Toolbox工具箱 1. Github repository We maintain the latest vers
转载
2016-03-30 20:21:00
201阅读
2评论
按照这个安装就可以了sudo apt-get install python-qt4 pyqt4-dev-toolssudo pip install labelme
转载
2018-07-18 15:37:00
388阅读
2评论
