labelme 转化为cocojson的软件下载

### 回答1：
Labelme是一种常用的图像标注工具，它可以帮助用户对图像进行标注和分割。而COCO是一种流行的图像数据集格式，许多深度学习模型都使用COCO格式作为输入数据。因此，将Labelme标注的图像转化为COCO格式是很有用的。

在实现这一目标时，有许多开源的工具和代码可供选择。其中，常用的是cocoapi和labelme2coco。cocoapi是由COCO团队开发的，它提供了Python API来处理COCO格式的数据。而labelme2coco是一个第三方库，它可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式。

要使用labelme2coco库，需要首先安装它。可以使用pip来安装它，只需在终端输入以下命令：

pip install labelme2coco

安装成功后，就可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式。首先需要导出Labelme的标注文件，即JSON格式的文件。然后使用以下Python代码：

from labelme2coco import labelme2coco

labelme_json = "/path/to/labelme.json" # Labelme标注文件的路径
output_json = "/path/to/output.json" # 转换后输出文件的路径

labelme2coco(labelme_json, output_json)

这样就可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式，方便后续使用COCO格式的数据进行训练和测试。

### 回答2：
Labelme是一个常用的Python工具，可用于生成用于对象检测任务的标注数据集。它使用JSON格式来记录标注信息。而COCO是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据格式，也经常被用于图像分割和对象检测数据集的记录。

如果您需要将Labelme标注数据集转换为COCOJSON格式，可以使用以下两种方式：

1. 使用Python脚本：我们可以编写一个Python脚本，使用Labelme提供的工具函数将JSON文件转换为COCOJSON格式。

您需要提前下载以下软件包：Labelme、numpy和COCOAPI。这里提供一个参考代码，供您参考：

import os
import json
import numpy as np
from pycocotools import mask as maskUtils
from skimage import measure

def labelme2coco(labelme_json):
    
    coco_output = {}
    coco_output['info'] = {
        'year': 2021,
        'version': '1.0',
        'description': 'labelme to coco json format',
        'contributor': 'anonymous',
        'url': 'http://cocodataset.org',
        'date_created': '2021-10-15 00:00:00.000000'
    }
    
    coco_output['licenses'] = [
        {
            'id': 1,
            'name': 'Unknown License',
            'url': 'http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/'
        }
    ]
    
    coco_output['categories'] = [
        {
            'id': 0,
            'name': 'background',
            'supercategory': 'background',
        },
        {
            'id': 1,
            'name': 'object',
            'supercategory': 'object',
        }
    ]
    
    with open(labelme_json, 'r') as f:
        labelme = json.load(f)
    
    coco_output['images'] = []
    coco_output['annotations'] = []

    for i in range(len(labelme['images'])):
        filename = labelme['images'][i]['file_name']
        height = labelme['images'][i]['height']
        width = labelme['images'][i]['width']
        image_id = i
        
        coco_output['images'].append({
            'file_name': filename,
            'height': height,
            'width': width,
            'id': image_id
        })
        
        for j in range(len(labelme['annotations'])):
            if labelme['annotations'][j]['image_id'] == i:
                segmentations = labelme['annotations'][j]['segmentation']
                bbox = labelme['annotations'][j]['bbox']
                class_id = 1
                area = maskUtils.area(maskUtils.frPyObjects(segmentations, height, width))
                annotation_id = len(coco_output['annotations'])
                
                coco_output['annotations'].append({
                    'segmentation': segmentations,
                    'area': area.tolist()[0],
                    'iscrowd': 0,
                    'image_id': image_id,
                    'bbox': bbox,
                    'category_id': class_id,
                    'id': annotation_id
                })
        
    return coco_output

if __name__ == '__main__':
    
    labelme_json_file = 'labelme.json'
    output_file = os.path.splitext(labelme_json_file)[0] + '.coco.json'
    
    coco = labelme2coco(labelme_json_file)
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump(coco, f)

上述代码用于将`labelme.json`文件转换为`labelme.coco.json`文件。生成的COCOJSON文件将保存注释标记数据，以及图像和类别信息。

2. 使用网上提供的转换工具：目前也有一些通过网站提供转换服务，帮助用户将Labelme转换为COCOJSON格式的工具。常见的有convertcsv网站和人工智能vip网站，使用方法也很简单，只需上传labelme的JSON文件，并选择需要的输出格式即可。

总之，以上两种方法都适用于将Labelme标注数据集转换为COCOJSON格式。具体选择哪一种方法，根据自己的需求和熟悉程度自行决定即可。