labelme怎么保存voc格式

Labelme可以通过插件将标注数据保存为VOC格式的XML文件。具体步骤如下：

1. 点击Labelme界面上方的“File”按钮，选择“Plugins”选项。

2. 在弹出的窗口中找到“VOC format”插件，勾选后点击“OK”按钮。

3. 重新打开或新建一个标注文件，开始标注。

4. 标注完成后，点击Labelme界面上方的“File”按钮，选择“Save as…”选项。

5. 在弹出的窗口中选择保存路径和文件名，并将“Save as type”选项设置为“PASCAL VOC XML”。

6. 点击“Save”按钮，即可将标注数据保存为VOC格式的XML文件。

相关问题

labelme转voc格式

要将labelme标注的数据转换为VOC格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装labelme和lxml库：

   pip install labelme lxml

2. 将labelme标注的数据保存为JSON文件。

3. 创建一个Python脚本，将JSON文件转换为VOC格式。以下是一个示例脚本：

   import os
   import json
   from lxml import etree

   def labelme_to_voc(json_path, output_dir):
       with open(json_path, 'r') as f:
           data = json.load(f)

       # 创建VOC格式的XML文件
       annotation = etree.Element("annotation")

       # 添加文件名
       filename = etree.Element("filename")
       filename.text = os.path.basename(data['imagePath'])
       annotation.append(filename)

       # 添加图像大小
       size = etree.Element("size")
       width = etree.Element("width")
       height = etree.Element("height")
       depth = etree.Element("depth")
       width.text = str(data['imageWidth'])
       height.text = str(data['imageHeight'])
       depth.text = "3"  # 如果是RGB图像，设置为3，如果是灰度图像，设置为1
       size.append(width)
       size.append(height)
       size.append(depth)
       annotation.append(size)

       # 添加目标信息
       for shape in data['shapes']:
           obj = etree.Element("object")

           name = etree.Element("name")
           name.text = shape['label']
           obj.append(name)

           polygon = etree.Element("polygon")
           for point in shape['points']:
               x, y = point
               point = etree.Element("point")
               point_x = etree.Element("x")
               point_x.text = str(x)
               point_y = etree.Element("y")
               point_y.text = str(y)
               point.append(point_x)
               point.append(point_y)
               polygon.append(point)
           obj.append(polygon)

           annotation.append(obj)

       xml_str = etree.tostring(annotation, pretty_print=True)
       xml_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + ".xml")
       with open(xml_path, 'wb') as xml_file:
           xml_file.write(xml_str)

   # 指定labelme标注数据的JSON文件路径
   json_path = 'path/to/labelme.json'
   # 指定输出VOC格式的XML文件的目录
   output_dir = 'path/to/output_dir'

   # 转换为VOC格式
   labelme_to_voc(json_path, output_dir)

在上述示例脚本中，您需要替换`json_path`和`output_dir`为您的实际路径。运行脚本后，将会在指定的输出目录生成对应的VOC格式的XML文件。

请注意，此示例脚本假设labelme标注的数据中只包含一个目标，并且目标是多边形。如果您的数据有其他特殊情况，可能需要根据实际情况进行修改。

labelme2voc

### 回答1：
labelme2voc是一个用于将LabelMe格式标注数据转换为VOC格式标注数据的工具。LabelMe是一个非常流行的对图像进行标注的工具，它可以在图像上绘制边界框、标记物体等等。而VOC（Visual Object Classes）格式是一种常用的用于目标检测和图像分割任务的数据标注格式。

使用labelme2voc工具，可以方便地将LabelMe标注数据转换为VOC格式的标注数据，以便于后续使用其他目标检测或图像分割算法进行处理。该工具主要包括以下几个步骤：

1. 解析LabelMe标注数据：读取LabelMe标注文件，获取图像路径、大小以及标注的物体信息。

2. 创建VOC格式标注文件：将解析得到的标注信息按照VOC格式要求，生成相应的xml文件。

3. 复制图像文件：将解析得到的图像文件复制到VOC格式标注文件所在的目录下。

通过以上步骤，labelme2voc工具完成了从LabelMe标注数据到VOC格式标注数据的转换。转换后的VOC格式标注数据可以直接用于训练和评估目标检测或图像分割模型。这样，使用LabelMe标注数据的用户可以更方便地与使用VOC格式标注数据的用户共享、使用相关工具和算法。

### 回答2：
labelme2voc是一个方便的工具，可用于将Labelme标注的图像数据集转换为VOC格式的数据集。VOC格式是一种常用的目标检测数据集格式，可被许多流行的深度学习框架和工具支持。

使用labelme2voc的主要步骤如下：
1. 首先确保安装了Labelme和相关依赖库。
2. 使用Labelme标注图像，生成对应的json文件。这些json文件包含了图像的标注信息。
3. 将图像和对应的json文件放置在同一目录下，并运行labelme2voc命令。
4. labelme2voc将会读取json文件，解析图像的标注信息，并将其转换为VOC格式的标注文件，包括XML文件和相应的标注图片。
5. 转换后的VOC格式数据集可以用于训练目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等。

labelme2voc的好处是它简化了将Labelme标注数据转换为常用的VOC格式数据的过程。VOC格式广泛用于目标检测任务，因此转换后的数据可以在许多深度学习框架中直接使用。此外，VOC格式也支持目标的多类别标注，方便进行多类别目标检测。

总之，labelme2voc是一个方便实用的工具，可以将Labelme标注的图像数据集转换为VOC格式的数据集，为目标检测任务提供便利。

### 回答3：
Labelme2voc 是一个用于将 Labelme 标注数据转换为 VOC 数据格式的工具。Labelme 是一个广泛使用的图像标注工具，而 VOC 是一种常用的数据集格式，特别适用于目标检测任务。

Labelme2voc 的工作原理是将 Labelme 标注数据中的标注信息解析，提取出目标的位置和类别等信息，然后根据 VOC 格式的要求，生成 VOC 数据集的相关文件。具体来说，Labelme2voc 包括以下步骤：

1. 解析 Labelme 的 JSON 文件，获取图像的宽度、高度和文件名等基本信息。
2. 检查每个标注的类型，根据 VOC 数据集的类别定义，将其转换为相应的 VOC 类别。
3. 根据标注的坐标信息，生成对应的 VOC 数据集中的 XML 文件。XML 文件包含了图像的路径、大小、目标的位置和类别信息等。
4. 将生成的 XML 文件保存到 VOC 数据集的指定目录下，并根据 VOC 的要求，将图像复制到 VOC 数据集的指定目录下。
5. 最后，用户可以使用生成的 VOC 数据集进行目标检测任务或进行后续的数据处理。

通过使用 Labelme2voc，用户可以轻松将 Labelme 标注数据转换为 VOC 格式，方便地与其他基于 VOC 格式的模型及工具进行兼容。这样可以简化数据准备的过程，提高工作效率，并方便用户进行目标检测等相关任务的开展。