labelme怎么删除label list
时间: 2023-11-11 08:52:30 浏览: 550
labelme的label list是不能直接删除或修改的,但可以通过操作.json文件来实现批量删除标签的目的。可以通过删除.json文件中"shapes"中"label"为要删除标注对应的shape来实现。这样可以大大提高处理速度。具体步骤如下:
1. 打开需要操作的.json文件。
2. 在文件中查找到要删除的标签所对应的"shapes"。
3. 删除包含要删除标签的"shapes"。
4. 保存修改后的.json文件。
相关问题
labelme打开label list
要在labelme中打开label list,你可以在激活环境后直接输入labelme命令。 这将打开labelme应用程序的用户界面,你可以在其中选择标签列表。另外,labelme还提供了一个功能,即将标注的JSON文件转换为coco数据集。你可以使用labelme2coco函数来实现这一功能,将标注的JSON文件列表和生成的目标coco数据集作为参数传递给该函数。 如果你在使用labelme制作数据集时出现了问题,比如多打了一个无用的类别,你可以对标注文件进行分析并进行修正。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [虚拟环境的创建以及labelme和labelImg的使用教程](https://blog.csdn.net/m0_62919535/article/details/129053043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [label转coco数据集](https://download.csdn.net/download/fuguoshui/10799078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [关于labelme自定义数据集 label list 的删除操作](https://blog.csdn.net/weixin_49016154/article/details/123214323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
labelme yolo
Labelme是一个用于图像标注的工具,而YOLO是一种目标检测算法。在使用Labelme进行图像标注时,可以结合YOLO算法来实现目标的检测和标注。具体使用步骤如下:
1. 首先,需要打开Anaconda Prompt,并通过以下命令激活Labelme环境:
```
activate labelme
```
2. 接下来,需要确保存放标签数据的文件夹与存放图片数据的文件夹对应。可以创建一个名为label的文件夹,将标签数据和图片数据分别存放在该文件夹的子文件夹中。例如,在处理标签数据时,可以提取文件夹路径为`label\label_data\train_label\xxx.jpg`和`label\label_data\val_label\xxx.jpg`,并将.jpg转换为相应的.txt格式。
3. 确保标签和图片的名称对应。可以编写一个脚本来实现名称的对应关系。可以参考下面的图片来理解文件夹路径和标签名称的对应关系。
4. 修改classes.names配置文件,这个文件用于存放目标类别的名称。根据具体需要,可以修改该文件来适应自己的目标类别。
总之,使用Labelme进行图像标注时,可以结合YOLO算法来实现目标的检测和标注。通过以上步骤,可以完成Labelme和YOLO的整合使用。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习数据标注_Lableme及标注文件的使用(以YOLO v3为例)](https://blog.csdn.net/m0_54634272/article/details/128739829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]