labelme如何选中整张图片

时间: 2023-08-11 12:05:29 浏览: 43
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。
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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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