labelme2voc.py

labelme2voc.py 是一个用于将 LabelMe 标注的数据转换为 VOC 格式的脚本。LabelMe 是一个常用的图像标注工具，而 VOC 是一种常见的数据格式，通常用于训练目标检测模型。

该脚本的功能是将 LabelMe 标注的数据集中的标注信息转换为 VOC 数据集所需的格式，包括图像文件和对应的 XML 标注文件。这样就可以方便地在目标检测模型训练中使用。

使用 labelme2voc.py 时，你需要提供 LabelMe 标注数据集的路径作为输入，并指定输出 VOC 格式数据集的路径。脚本会遍历 LabelMe 标注数据集中的每个图像，解析标注信息，并生成对应的 VOC 数据集文件。

具体使用方法可能会有所不同，可以根据脚本中的注释或者参考相关文档来了解更多细节。

相关问题

labelme2yolo.py

labelme2yolo.py 是一个将 LabelMe 格式标注的数据转换为 YOLO 格式的 Python 脚本。

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像中预测目标的边界框和类别。

LabelMe 是一种常用的标注工具，它可以用于标注图像中的目标边界框，并生成 XML 或 JSON 格式的标注文件。

labelme2yolo.py 脚本可以将 LabelMe 格式的标注文件转换为 YOLO 格式的标注文件。使用该脚本需要安装 labelme 和 lxml 库。

该脚本的主要步骤包括：

1. 读取 LabelMe 格式的标注文件，解析出目标的类别和边界框坐标。

2. 根据图片的尺寸和边界框坐标计算出 YOLO 格式的边界框坐标。

3. 将转换后的 YOLO 格式的边界框坐标和类别写入到 YOLO 格式的标注文件中。

该脚本的使用方法为：

python labelme2yolo.py input_dir output_dir

其中，input_dir 是存放 LabelMe 格式标注文件的目录，output_dir 是转换后 YOLO 格式标注文件的输出目录。

请注意，在使用该脚本之前，需要先将 LabelMe 格式标注文件转换为 VOC 格式标注文件，然后再使用 VOC2YOLO.py 脚本将 VOC 格式标注文件转换为 YOLO 格式标注文件。

Traceback (most recent call last): File "D:\YOLOX-main\labelme2voc.py", line 66, in <module> xml.write('/t<object>/n')

这是一个 Python 的 traceback 错误信息，根据错误提示来看，似乎是在一个名为 "labelme2voc.py" 的脚本中的第 66 行出现了问题。

具体来说，看起来是在写入 XML 文件时出现了一些问题。在这个特定的错误信息中，代码尝试写入 '/t<object>/n' 到 XML 文件中，但是这个写入操作存在问题。

要解决这个问题，您可以检查代码中的第 66 行，并确保正确设置了要写入的内容。此外，您还应该确保代码中使用的文件路径是正确的，并且您对文件的写入权限是允许的。