labelme如何选中整张图片
时间: 2023-08-11 17:05:29 浏览: 107
要选中整张图片,可以使用Labelme中的"Select All"功能。具体步骤如下:
1. 打开Labelme软件,加载图片。
2. 在左侧的工具栏中选择"Select"工具。
3. 点击工具栏上的"Select All"按钮,或者使用快捷键Ctrl+A。
4. 整张图片被选中后,可以进行相应的操作,比如移动、缩放、旋转等。
相关问题
labelme批量标注多张图片
以下是使用 Python 编写的 labelme 批量标注多张图片脚本,您可以根据自己的需要进行修改和使用:
```python
import os
import json
# 设置标注类别
LABEL_MAP = {
"1": "cat",
"2": "dog",
# 添加更多标注类别
}
# 设置标注文件夹路径和保存路径
ANNOTATION_DIR = "/path/to/annotation/dir"
SAVE_DIR = "/path/to/save/dir"
# 遍历标注文件夹中的所有 JSON 文件进行批量标注
for filename in os.listdir(ANNOTATION_DIR):
if filename.endswith(".json"):
filepath = os.path.join(ANNOTATION_DIR, filename)
with open(filepath, "r") as f:
data = json.load(f)
shapes = data["shapes"]
label = None
for shape in shapes:
if shape["label"] in LABEL_MAP:
label = LABEL_MAP[shape["label"]]
break
if label is not None:
# 构建新的标注数据
new_data = {
"version": data["version"],
"flags": data["flags"],
"shapes": [{
"label": label,
"points": shape["points"],
"group_id": shape["group_id"],
"shape_type": shape["shape_type"],
"flags": shape["flags"]
}]
}
# 保存新的标注数据
new_filename = filename.replace(".json", ".new.json")
savepath = os.path.join(SAVE_DIR, new_filename)
with open(savepath, "w") as f:
json.dump(new_data, f)
# 复制标注文件到保存路径
img_filename = filename.replace(".json", ".jpg")
img_filepath = os.path.join(ANNOTATION_DIR, img_filename)
img_savepath = os.path.join(SAVE_DIR, img_filename)
os.system("cp {} {}".format(img_filepath, img_savepath))
```
这个脚本会遍历指定的标注文件夹中的所有 JSON 文件,将标注类别进行转换,并将新的标注数据保存到指定的保存路径中。同时,它还会将原始的标注图片复制到保存路径中。您需要将 `LABEL_MAP`、`ANNOTATION_DIR` 和 `SAVE_DIR` 分别设置为您的标注类别、标注文件夹路径和保存路径。
labelme图片大小
LabelMe是一种用于图像分割和标记的软件工具,可以用于创建带有标签的图像数据集。在使用LabelMe时,图片的大小是一个非常重要的考虑因素。
首先,对于LabelMe来说,最好选择具有相对较高分辨率的图片。这是因为高分辨率图像可以提供更多的细节,使标记过程更准确。而对于低分辨率的图像,标记的边界可能会比较模糊,从而导致标记结果的不准确性。
其次,图片的大小也不应过大或过小。如果选择过大的图片,会增加计算和处理的时间,同时也加大了标记的难度,因为对于大图像中的细节要求更高。而选择过小的图片,可能会导致标记的物体信息不够清晰,从而影响标记结果的质量。
此外,在选择LabelMe图片大小时,还需要考虑所使用的计算机的配置。如果计算机配置较低,处理大尺寸的图像可能会导致运行缓慢或崩溃。因此,根据计算机的性能和资源来选择适当的图片大小是很重要的。
总之,对于LabelMe而言,选择适当的图片大小对于标记的准确性和效率非常重要。应根据图像的分辨率、信息丰富度和计算机配置等因素综合考虑,以达到最佳的标记结果。
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