labelme2yolo的用法

labelme2yolo是一个用于将labelme标注格式转换为YOLO格式的工具。以下是一些使用步骤：

1. 首先，需要下载安装labelme和Python环境。

2. 使用labelme对图像进行标注，并将标注结果保存为JSON格式的文件。

3. 在终端中输入以下命令，将JSON文件转换为YOLO格式：

labelme2yolo.py <json文件路径> <输出目录路径>

例如：

labelme2yolo.py /home/user/data/labelme/annotations.json /home/user/data/yolo/

4. 转换后，YOLO格式的标注文件会保存在指定的输出目录中。可以使用YOLO训练框架来训练模型。

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。

labelme2yolo.py代码

以下是一个简单的 `labelme2yolo.py` 转换脚本：

import glob
import os
import json

def labelme2yolo(json_file, output_dir):
    with open(json_file, 'r') as f:
        data = json.load(f)

    width = data['imageWidth']
    height = data['imageHeight']
    annotations = data['shapes']

    txt_file = os.path.splitext(os.path.basename(json_file))[0] + '.txt'
    with open(os.path.join(output_dir, txt_file), 'w') as f:
        for ann in annotations:
            label = ann['label']
            x1 = ann['points'][0][0] / width
            y1 = ann['points'][0][1] / height
            x2 = ann['points'][1][0] / width
            y2 = ann['points'][1][1] / height
            cx = (x1 + x2) / 2
            cy = (y1 + y2) / 2
            w = x2 - x1
            h = y2 - y1
            f.write(f'{label} {cx:.6f} {cy:.6f} {w:.6f} {h:.6f}\n')

if __name__ == '__main__':
    input_dir = 'path/to/labelme/annotations'
    output_dir = 'path/to/yolo/annotations'
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    json_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, '*.json'))
    for json_file in json_files:
        labelme2yolo(json_file, output_dir)

使用方法：

1. 将 `labelme2yolo.py` 保存到本地。
2. 修改脚本中的 `input_dir` 和 `output_dir`，分别为 `labelme` 标注文件所在目录和转换成 `yolo` 格式标注文件存放目录。
3. 运行脚本即可完成转换。

注意事项：

1. 脚本假设每个 `json` 文件中只包含一个图片的标注信息。
2. `labelme` 中的标注框是通过两个点确定的，因此需要计算中心点坐标和宽高。
3. 脚本中的标注框坐标和尺寸都是相对于整个图片的，因此需要将它们除以图片的宽和高才能得到相对比例。