labelme多边形标注与labelimg方框标注

以下是关于labelme多边形标注与labelimg方框标注的介绍：

1. labelme多边形标注:

labelme是一种基于Python的图像标注工具，它允许用户使用多边形标注对象。用户可以通过点击鼠标左键，在标记区域左上点开始标记，然后移动鼠标，在标记区域右下点释放，从而完成矩形框标记。标记完位置后，会要求输入或选择类别，然后输出相应的类别，例如car。

2. labelimg方框标注:

labelimg是另一种图像标注工具，它允许用户使用方框标注对象。用户可以在图像上绘制方框来标注对象，并为每个方框指定相应的类别。这个工具是基于Qt编写的，可以在Windows 10上运行，并且如果缺少系统dll，作者也愿意协助处理，因此问题不大。

相关问题

labelme 多边形标注转为YOLOv5的矩形标注

要将 labelme 中的多边形标注转为 YOLOv5 的矩形标注，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用 labelme 打开需要转换的图片，并使用多边形标注工具对感兴趣的目标进行标注。

2. 然后，将标注好的图片导出为 JSON 文件。

3. 接着，使用 Python 代码读取 JSON 文件，并将多边形标注转换为矩形标注。具体实现可以参考以下代码：

import json

def polygon_to_yolo(polygon, image_width, image_height):
    # 将多边形坐标转换为矩形坐标
    x_values = [point[0] for point in polygon]
    y_values = [point[1] for point in polygon]
    x_min = min(x_values)
    x_max = max(x_values)
    y_min = min(y_values)
    y_max = max(y_values)

    # 计算矩形中心点坐标和宽高
    center_x = (x_min + x_max) / 2
    center_y = (y_min + y_max) / 2
    width = x_max - x_min
    height = y_max - y_min

    # 计算 YOLOv5 格式的坐标和尺寸
    x_center = center_x / image_width
    y_center = center_y / image_height
    box_width = width / image_width
    box_height = height / image_height

    return x_center, y_center, box_width, box_height

with open('labelme_annotation.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

image_width = data['imageWidth']
image_height = data['imageHeight']
shapes = data['shapes']

for shape in shapes:
    polygon = shape['points']
    label = shape['label']
    x_center, y_center, box_width, box_height = polygon_to_yolo(polygon, image_width, image_height)
    print(f"{label} {x_center} {y_center} {box_width} {box_height}")

这段代码将读取名为 `labelme_annotation.json` 的 JSON 文件，并将其中的多边形标注转换为 YOLOv5 的矩形标注。最终输出的格式为：`label x_center y_center box_width box_height`。

4. 最后，将输出的矩形标注写入到 YOLOv5 格式的标注文件中即可。

yolov5的labelme多边形标注格式的json标注转为矩形txt

将LabelMe的多边形标注转换为YOLOv5的矩形标注可以使用以下Python脚本：

import json
import os
import numpy as np

classes = ['class1', 'class2', 'class3'] # 修改为自己的类别

def convert(json_file, txt_file):
    with open(json_file, "r") as f:
        data = json.load(f)

    with open(txt_file, "w") as f:
        for shape in data["shapes"]:
            class_id = classes.index(shape["label"])
            points = np.array(shape["points"])
            x1, y1 = np.min(points, axis=0)
            x2, y2 = np.max(points, axis=0)
            x_center = (x1 + x2) / 2 / data["imageWidth"]
            y_center = (y1 + y2) / 2 / data["imageHeight"]
            w = abs(x2 - x1) / data["imageWidth"]
            h = abs(y2 - y1) / data["imageHeight"]
            f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {w} {h}\n")

其中，`json_file` 为LabelMe的多边形标注文件路径，`txt_file` 为要输出的YOLOv5格式的TXT标注文件路径。在 `classes` 列表中填写自己的类别名称，按照顺序排列，从0开始。

调用 `convert` 函数即可将LabelMe的多边形标注文件转换为YOLOv5的矩形标注文件。

注意：该脚本仅适用于LabelMe的多边形标注格式，不适用于其他格式的标注文件。