labelme批量转voc数据集
时间: 2023-10-21 18:13:29 浏览: 53
可以使用以下命令将labelme格式的数据集转换为voc格式的数据集:
```
labelme2voc.py --input_dir <input_dir> --output_dir <output_dir>
```
其中,`<input_dir>`为labelme格式的数据集所在目录,`<output_dir>`为转换后的voc格式的数据集保存目录。
希望这个回答能够帮到你!
相关问题
labelme转coco数据集
要将LabelMe标注的数据集转换为COCO数据集格式,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将LabelMe标注的数据集导出为JSON文件。LabelMe是一种常用的图像标注工具,你可以使用它手动标注物体并导出标注结果为JSON格式。
2. 安装Python包 `labelme2coco`,它是一个用于将LabelMe数据集转换为COCO数据集格式的工具。你可以使用以下命令安装该包:
```
pip install labelme2coco
```
3. 使用`labelme2coco`包将LabelMe数据集转换为COCO数据集格式。你可以创建一个Python脚本,并在其中使用以下代码:
```python
import labelme2coco
labelme_folder = 'path/to/labelme/dataset' # LabelMe数据集文件夹路径
save_json_path = 'path/to/save/coco.json' # 转换后的COCO数据集保存路径
labelme2coco.convert(labelme_folder, save_json_path)
```
将上述代码中的`labelme_folder`替换为你的LabelMe数据集文件夹的路径,将`save_json_path`替换为你希望保存COCO数据集的JSON文件的路径。
4. 运行Python脚本,即可将LabelMe数据集转换为COCO数据集格式的JSON文件。
注意:在转换过程中,`labelme2coco`会自动将LabelMe数据集中的每个图像和对应的标注转换为COCO数据集中的图像和标注项。转换后的COCO数据集JSON文件包含了图像信息、标注信息等。
希望以上步骤能帮助到你,如果有任何问题,请随时提问!
coco数据集转voc数据集
COCO数据集和VOC数据集是目前计算机视觉领域中使用最广泛的两种数据集格式。如果需要将COCO数据集转换为VOC数据集,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,需要将COCO数据集中的标注文件转换为VOC格式的标注文件。可以使用开源工具如labelme等进行转换,也可以自己编写转换程序。
2. 转换后的标注文件需要与VOC格式的标注文件结构和标注逻辑保持一致,包括图片文件夹、标注文件夹、train.txt和test.txt等文件。
3. 将转换后的标注文件和图片文件按照VOC格式的文件夹结构进行存储。
4. 最后,需要在train.txt和test.txt文件中分别列出训练集和测试集中的图片文件名,以便程序能够正确读取数据。
需要注意的是,转换后的VOC数据集可能会存在一些标注信息的丢失或不准确,需要进行人工检查和修正。此外,转换后的数据集也需要进行训练和测试等后续操作。
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