将labelme转换成labelimg

时间: 2023-10-21 09:28:43 浏览: 54
你可以使用以下步骤将LabelMe标注的数据转换为LabelImg可用的格式: 1. 在LabelMe中导出标注数据为JSON文件。在LabelMe界面中,点击菜单栏中的「File」,选择「Export JSON」,然后保存JSON文件。 2. 下载并安装LabelImg工具。你可以从GitHub上找到该工具的源代码并进行下载。按照说明进行安装。 3. 打开LabelImg工具。运行LabelImg工具并选择一个存储标签的文件夹。 4. 将LabelMe的JSON文件转换为LabelImg可用的XML格式。在命令行中运行以下命令: ``` labelme2voc.py json_file output_dir ``` 其中,`json_file` 是你之前导出的LabelMe JSON文件的路径,`output_dir` 是一个目录,用于存储转换后的XML文件。 5. 导入转换后的XML文件到LabelImg工具。在LabelImg工具中,点击菜单栏中的「Open」,选择一个转换后的XML文件。这将打开一个包含标注框和类别的图像。 6. 确认标注框和类别。使用LabelImg工具中的标注框绘制工具,在图像上标注对象的边界框。然后,从右侧的类别列表中选择正确的类别。 7. 保存标注结果。点击菜单栏中的「Save」,将结果保存为XML文件。 通过这些步骤,你可以将LabelMe标注的数据转换为LabelImg可用的格式。请确保按照说明正确设置和使用这些工具。
相关问题

labelme打开label list

要在labelme中打开label list,你可以在激活环境后直接输入labelme命令。 这将打开labelme应用程序的用户界面,你可以在其中选择标签列表。另外,labelme还提供了一个功能,即将标注的JSON文件转换为coco数据集。你可以使用labelme2coco函数来实现这一功能,将标注的JSON文件列表和生成的目标coco数据集作为参数传递给该函数。 如果你在使用labelme制作数据集时出现了问题,比如多打了一个无用的类别,你可以对标注文件进行分析并进行修正。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [虚拟环境的创建以及labelme和labelImg的使用教程](https://blog.csdn.net/m0_62919535/article/details/129053043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [label转coco数据集](https://download.csdn.net/download/fuguoshui/10799078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [关于labelme自定义数据集 label list 的删除操作](https://blog.csdn.net/weixin_49016154/article/details/123214323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

使用python,将labelme标注生成的json文件转换为可以用于labelimg标注的yolo格式的txt文件

好的,您需要用到以下几个模块:`json`、`os`、`cv2`。 首先,读取json文件中的信息: ```python import json with open('example.json', 'r') as f: data = json.load(f) ``` 接着,遍历每个object,将其坐标转换为yolo格式的坐标,并将结果写入txt文件中: ```python with open('example.txt', 'w') as f: for obj in data['shapes']: label = obj['label'] # 获取标签 x1, y1 = obj['points'][0] # 获取左上角坐标 x2, y2 = obj['points'][1] # 获取右下角坐标 img_width, img_height = data['imageWidth'], data['imageHeight'] # 获取图片尺寸 x_center, y_center = (x1 + x2) / 2 / img_width, (y1 + y2) / 2 / img_height # 计算中心点坐标 w, h = (x2 - x1) / img_width, (y2 - y1) / img_height # 计算宽高 f.write(f"{label} {x_center} {y_center} {w} {h}\n") # 写入txt文件 ``` 注意:这里的坐标是相对于图片尺寸的比例,即在0-1之间。 最后,得到的txt文件格式如下: ``` label1 x_center1 y_center1 w1 h1 label2 x_center2 y_center2 w2 h2 ... ``` 其中,每一行表示一个object,由空格隔开,依次为标签、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度、高度。 希望可以帮到您!

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