labelme生成coco数据集

### 使用 LabelMe 创建 COCO 格式数据集

#### 准备工作
为了将通过 LabelMe 工具标注的数据转换成 COCO 格式的数据集，需先准备好已标注好的图像及其对应的 JSON 文件。这些文件通常位于同一目录下[^1]。

#### 安装依赖库
确保安装了必要的 Python 库来处理这一过程。可以使用 pip 来安装 `labelme` 和其他可能需要的工具包：

pip install labelme

如果打算按照特定方式定制化转换流程，则还需要额外安装一些辅助脚本或模块，比如用于执行更复杂操作的第三方扩展功能[^2]。

#### 转换命令行指令
对于简单的场景可以直接利用官方提供的命令行接口完成转换任务。假设有一个名为 `path/to/labelme/dir` 的文件夹包含了所有的 LabelMe 注解文件，在终端输入如下命令即可将其转为 COCO 格式：

labelme2coco path/to/labelme/dir output.json

这条命令会读取指定路径下的所有 `.json` 文件并将它们汇总至单个 JSON 文件中作为最终输出的结果文件 `output.json`。

#### 自定义参数设置
当面对更加复杂的项目需求时——例如希望支持实例分割的任务类型或是有特殊的类别标签管理要求——可以通过编写自定义脚本来实现更为精细的操作。下面是一个例子，展示了如何调用带有更多选项的 python 命令来进行此类高级配置：

import argparse
from pathlib import Path

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('input_dir', type=str, help='Input directory containing labeled images')
parser.add_argument('--labels', required=True, dest='labels_file',
                    metavar='FILE', help="Path to a file that contains class names per line.")
args = parser.parse_args()

# 这里省略具体逻辑...
print(f"Converting {args.input_dir} with labels from {args.labels_file}")

此段代码片段来自一个实际应用案例，它允许用户传入两个主要参数：一个是包含被标记图片所在的文件夹位置；另一个是指向保存分类名称列表文本的位置。这有助于构建适用于不同应用场景的具体解决方案[^3]。