写个程序将LabelMe的数据转换成YOLOv5所需的标注格式

LabelMe 是一种广泛使用的图像标注工具，而 YOLOv5 是一种流行的物体检测模型，它们之间的数据转换涉及到将 LabelMe 的注解（通常是 JSON 格式）转换为 YOLOv5 所要求的 CSV 格式，其中包含类别、框坐标等信息。

以下是一个简单的步骤和 Python 示例代码，假设 LabelMe 注解文件名为 `labelme_data.json`：

import json
import csv

# 假设 LabelMe 数据结构如下：
# {
#   "shapes": [
#     {
#       "label": "object_name",
#       "points": [[x1, y1], [x2, y2], ...],
#       "group_id": None,
#       ...
#     },
#     ...
#   ],
#   ...
# }

def labelme_to_yolov5(labelme_json_path):
    with open(labelme_json_path, 'r') as f:
        data = json.load(f)

    annotations = []
    
    for shape in data['shapes']:
        class_name = shape['label']
        points = shape['points']  # 注意 LabelMe 中的点从左上角开始计数
        x_min, y_min = min(points, key=lambda p: p[0])[0], min(points, key=lambda p: p[1])[1]
        x_max, y_max = max(points, key=lambda p: p[0])[0], max(points, key=lambda p: p[1])[1]

        # 将坐标转换为YOLOv5格式（中心偏移和宽度/高度）
        center_x, center_y = (x_min + x_max) / 2, (y_min + y_max) / 2
        width, height = abs(x_max - x_min), abs(y_max - y_min)
        
        annotations.append((class_name, [center_x, center_y, width, height]))

    # 写入CSV文件
    with open('yolo_annotations.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        fieldnames = ['class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        for annotation in annotations:
            writer.writerow({'class': annotation[0], 'xmin': 0, 'ymin': 0, 'xmax': 1, 'ymax': 1})  # 需要根据实际框大小调整这部分

# 使用函数
labelme_to_yolov5('labelme_data.json')

这段代码将 LabelMe 的点坐标转换成了 YOLOv5 所需的中心偏移和宽高比例，但请注意，YOLOv5 实际上可能期望的是边界框的比例（`xmin`, `ymin`, `xmax`, `ymax`）而不是绝对值，你需要根据实际情况进行调整。