labelme保存格式 和labelimg

LabelMe和LabelImg都是常用的图像标注工具，它们各自支持的文件格式有区别。

LabelMe主要用于创建像素级注解，它主要使用的是一种自定义的XML格式，称为Pascal VOC格式，也叫Polygon XML。这种格式存储每个实例的信息，包括边界框、类别标签以及可能的其他元数据，如矩形区域的顶点坐标等。

LabelImg则通常将标注结果导出为多种格式，比如XML（如VOC/PASCAL VOC），JSON，YAML，TXT等，其中最常用的是基于XML的格式，如YOLO或COCO格式。它允许用户直接编辑注解，方便可视化操作。

简而言之，LabelMe更专注于提供详细的像素级标注，而LabelImg除了XML格式外还支持其他常见的标注格式输出，以便与其他机器学习库兼容。

相关问题

labelme和labelimg

labelme和labelimg都是常用的图像标注工具，用于在图像上进行目标标注和分割。它们的主要功能是允许用户手动绘制边界框、多边形或像素级的标注，以标记出图像中的目标或区域。

labelme是一个开源的图像标注工具，它支持多种标注格式，包括JSON、Pascal VOC、COCO等。使用labelme，用户可以通过绘制多边形或矩形框来标注目标，并可以添加自定义的标签和属性信息。此外，labelme还提供了一些辅助功能，如自动保存和加载标注数据、可视化标注结果等。

labelimg是另一个常用的图像标注工具，它是一个基于Python和Qt开发的跨平台应用程序。labelimg支持多种标注格式，包括Pascal VOC、YOLO等。使用labelimg，用户可以通过绘制矩形框来标注目标，并可以为每个目标添加类别、难度等属性信息。此外，labelimg还提供了一些实用的功能，如快捷键操作、自动保存和加载标注数据等。

这两个工具都具有简单易用、功能丰富的特点，广泛应用于计算机视觉领域的数据标注任务中。

将labelme转换成labelimg

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。