labelme标注的json,转yolov5格式的

要将labelme标注的JSON文件转换为Yolov5格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，准备好你的labelme标注数据集，包含了所有图片及对应的JSON文件。

2. 解析JSON文件。使用Python的json库打开JSON文件，读取其中的标注信息。标注信息通常包括物体的类别、边界框的坐标等。

3. 将标注信息转换为Yolov5格式。对于每个JSON文件，我们需要将其转换为Yolov5所需的格式。Yolov5格式要求每行包含一个标注，每个标注格式为：物体类别的索引，边界框的中心坐标（相对值），边界框的宽度和高度（相对值）。注意，Yolov5使用的是相对值而非绝对像素值。

4. 根据Yolov5格式，将每个JSON文件转换为相应的TXT文件。每个TXT文件命名与对应的图片文件相同，只是将扩展名修改为.txt。

5. 将所有TXT文件移动到同一个文件夹中，以便后续训练时能够正确读取。

6. 使用Yolov5进行训练。将标注好的数据集和Yolov5模型结合进行目标检测的训练。你可以使用Yolov5提供的训练脚本进行训练，并根据需要进行参数调整。

总结：将labelme标注的JSON文件转换为Yolov5格式需要解析JSON文件，将其转换为每个图片对应的TXT文件，然后使用Yolov5进行目标检测的训练。

相关问题

labelme json文件转换yolov5

### 回答1：
将Labelme标注的JSON文件转换为YoloV5格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装labelme2coco工具，该工具可以将Labelme标注的JSON文件转换为COCO格式的标注文件。可以使用以下命令进行安装：

pip install labelme2coco

2. 使用labelme2coco工具将JSON文件转换为COCO格式的标注文件，可以使用以下命令进行转换：

labelme2coco input_dir output_file

其中，input_dir为存放JSON文件的目录，output_file为输出的COCO格式标注文件名。

3. 安装yolov5工具，可以使用以下命令进行安装：

pip install yolov5

4. 使用yolov5工具将COCO格式的标注文件转换为YoloV5格式的标注文件，可以使用以下命令进行转换：

python -c "from yolov5.utils import convert_labels; convert_labels('path/to/coco/labels.json', 'path/to/yolov5/labels.yaml')"

其中，'path/to/coco/labels.json'为COCO格式的标注文件路径，'path/to/yolov5/labels.yaml'为输出的YoloV5格式标注文件路径。

5. 将转换后的YoloV5格式标注文件与对应的图像文件一起放入训练集或测试集中即可。

### 回答2：
Labelme是一个用于标注图像、语义分割和实例分割的工具，可生成JSON格式的标注文件。而yolov5是一种神经网络，用于检测目标物体并对其分类。在深度学习中，我们经常需要将Labelme生成的JSON标注文件转换成yolov5所能识别的格式。下面我将介绍如何进行这样的转换。

1. 下载Labelme软件并标注所需的图像。标注完成后，Labelme会生成一个对应的JSON文件。

2. 安装Python3以及yolov5。

3. 运行如下Python代码：

import json

with open('labelme.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

annotations = data['annotations']
classes = ['class_name1', 'class_name2', 'class_name3'] # 更改为实际的类别名称

# 将注释转换为yolov5格式
for a in annotations:
    # 获取标签、坐标和大小信息
    label = a['label']
    x, y, w, h = a['points'][0] + a['points'][1]
    x = (x + w/2) / data['imageWidth']
    y = (y + h/2) / data['imageHeight']
    w /= data['imageWidth']
    h /= data['imageHeight']
    # 转换类别标签
    try:
        c = classes.index(label)
    except ValueError:
        classes.append(label)
        c = len(classes) - 1
    # 输出结果
    print(f"{c} {x:.6f} {y:.6f} {w:.6f} {h:.6f}")

这个代码将会读取Labelme生成的JSON文件，然后将注释转换成yolov5能够识别的格式。具体来说，它会遍历所有注释并获取标签、坐标和大小信息。然后，它会将标签转换为yolov5格式，并输出结果。

4. 将输出复制到yolov5要求的txt文件中。例如，如果您的标注文件名为“sample.jpg”，则应该创建一个名为“sample.txt”的文件，并将上面的输出粘贴到其中。

5. 开始训练您的yolov5模型。您可以使用yolov5提供的训练脚本来完成训练。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，--data参数指定了包含类别信息的YAML文件的路径，--cfg参数指定了yolov5模型的结构，--weights参数指定了预训练权重的路径，--name参数指定了训练结果的名称。

总之，将Labelme生成的JSON文件转换为yolov5所能识别的格式需要以下几个步骤：读取JSON文件、转换注释、输出结果、将结果复制到txt文件中、开始训练yolov5模型。虽然这需要一些编程技能，但是这是一个非常有效的方法，可以帮助您快速地训练出高精度的目标检测模型。

### 回答3：
要将Labelme JSON格式的标注文件转换成Yolov5格式，需要进行以下几个步骤：

1. 准备工作

首先需要准备以下工具：

- Labelme软件
- Python编程环境
- yolov5官方代码库

2. 在Labelme中标注物体

使用Labelme软件标注图片和导出JSON文件。在标注时，需要在每个标注框的“properties”中添加一个“class”项，用于指定这个标注框属于哪类物体。

3. 定义类别和标签映射

使用Python编写脚本，将Labelme JSON文件中的标签映射为Yolov5格式的类别编号。这部分内容可以在yolov5代码库中的“data/coco.yaml”中找到。可以根据自己的需求进行修改。

4. 转换JSON格式

使用Python脚本读取JSON格式文件，按照Yolov5格式进行转换。具体过程如下：

- 读取JSON文件，获取图片文件名和对应的标注信息。
- 根据类别映射表，将每个标注框的类别转换为对应的编号。
- 计算每个标注框的中心点坐标、宽度和高度，并归一化到0~1之间。
- 将每个标注框的中心点坐标、宽度、高度和类别编号保存到TXT文件中。每一行代表一个标注框。

5. 使用转换后的数据进行训练

将转换后的数据（TXT格式）放到yolov5代码库中的“datasets”文件夹中，根据具体需求修改训练参数，运行训练脚本进行训练。

总之，将Labelme JSON文件转换成Yolov5格式的过程包含了标注、类别映射、JSON格式转换等多个步骤。需要仔细处理每一步，确保转换后的数据可以被Yolov5代码库正确地读取和使用。

用C++写个labelme 多边形json转为yolov5 矩形标注的txt的label

好的，我可以为您提供一些思路和代码示例。

思路：

1. 读取json文件并解析多边形的坐标。

2. 将多边形坐标转换为矩形坐标（yolov5需要的标注格式）。

3. 将矩形坐标写入txt文件作为标注。

代码示例：

以下是一份简单的C++代码示例，可以将labelme生成的多边形json文件转换为yolov5需要的txt标注文件。请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据自己的需求进行修改和优化。

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <json/json.h>
using namespace std;

// 定义矩形标注结构体
struct BBox {
    float x, y, w, h;
};

// 将多边形坐标转换为矩形坐标
BBox polygon2bbox(const vector<vector<int>>& polygon) {
    BBox bbox;
    int min_x = polygon[0][0], min_y = polygon[0][1], max_x = polygon[0][0], max_y = polygon[0][1];
    for (auto& p : polygon) {
        min_x = min(min_x, p[0]);
        min_y = min(min_y, p[1]);
        max_x = max(max_x, p[0]);
        max_y = max(max_y, p[1]);
    }
    bbox.x = (min_x + max_x) / 2.0;
    bbox.y = (min_y + max_y) / 2.0;
    bbox.w = max_x - min_x;
    bbox.h = max_y - min_y;
    return bbox;
}

int main() {
    // 读取json文件
    string json_file = "test.json";
    ifstream ifs(json_file);
    Json::Value root;
    Json::CharReaderBuilder builder;
    Json::CharReader* reader = builder.newCharReader();
    string errors;
    reader->parse(ifs, ifs.eof() ? nullptr : &root, &errors);
    delete reader;

    // 解析多边形坐标并转换为矩形坐标
    vector<BBox> bboxes;
    for (auto& shape : root["shapes"]) {
        auto bbox = polygon2bbox(shape["points"]);
        bboxes.push_back(bbox);
    }

    // 将矩形坐标写入txt文件
    string txt_file = "test.txt";
    ofstream ofs(txt_file);
    for (auto& bbox : bboxes) {
        ofs << "0 " << bbox.x << " " << bbox.y << " " << bbox.w << " " << bbox.h << endl;
    }
    ofs.close();

    cout << "Done!" << endl;
    return 0;
}

在这个示例中，我们使用第三方库jsoncpp来解析json文件。如果您没有安装该库，可以使用以下命令在Linux上进行安装：

sudo apt-get install libjsoncpp-dev

如果您在Windows上编译代码，可以从jsoncpp的GitHub仓库下载源码并自行编译。

最后，您可以将上述代码复制到您的C++文件中，并根据需要进行修改和优化。同时，您需要将json文件的路径和输出txt文件的路径替换为您自己的路径。