labelme输出txt

作为AI助手，我无法直接输出Labelme的txt格式，但是我可以提供一些步骤：

1. 打开Labelme软件并导入需要标注的图像。
2. 在工具栏中选择“Create Polygons”工具。
3. 在图像上单击并拖动鼠标以创建多边形区域。可以使用“Ctrl + Z”快捷键来撤销操作。
4. 继续创建多个区域，直到标注完成。
5. 在左侧的“File”菜单中选择“Save As”选项，并选择“JSON”格式。
6. 在保存对话框中指定文件名和路径，然后单击“保存”按钮。
7. 打开标注文件夹，找到保存的JSON文件。
8. 使用任何文本编辑器打开JSON文件，并将其另存为txt格式。

这样就可以将Labelme标注的JSON文件转换为txt格式。

相关问题

labelme输出图像

### 使用 LabelMe 输出图像文件格式导出选项

LabelMe 支持多种方式来保存和导出标注后的图像及其标签信息。对于 Windows 用户来说，可以通过图形界面轻松完成这些操作。

#### 图形界面中的导出功能
当在 LabelMe 中打开并编辑好一幅或多幅图像之后，在菜单栏中可以选择 `File` -> `Export` 来启动导出流程[^1]。此时会弹出一个对话框让用户选择要使用的导出插件：

- **JSON Format**: 默认情况下，LabelMe 将所有的标注数据存储在一个 JSON 文件里，该文件包含了形状、位置以及其他元数据的信息。

- **COCO Format**: 如果目标是构建 COCO 数据集，则可以选用此格式进行批量处理多个样本的数据转换工作。

- **YOLO Darknet Format**: 对于那些计划训练 YOLO 类型的目标检测模型的研究人员而言，这个选项允许将标注转化为 .txt 文件形式，并按照特定的目录结构组织起来以便后续使用[^3].

- **Pascal VOC XML Format**: 若要准备用于 Pascal VOC 或者其他相似框架下的任务所需的数据集，那么应该考虑采用这种标准的 XML 描述方法[^4].

除了上述提到的标准输出格式之外，还可以通过编写 Python 脚本来实现更灵活定制化的导出逻辑。例如利用官方提供的 API 接口读取项目内的所有标注记录，并将其按需调整为任意期望的形式再另存新文件。

import json
from pathlib import Path

def export_custom_format(input_json, output_dir):
    with open(input_json) as f:
        data = json.load(f)

    for shape in data['shapes']:
        # 自定义导出逻辑...
        pass
    
    save_path = Path(output_dir) / "custom_output.txt"
    with open(save_path, 'w') as file:
        file.write("Custom formatted content\n")

export_custom_format('annotations.json', './output')

labelme生成txt文件

### 使用 LabelMe 将 JSON 文件转换为 TXT 格式的标注文件

为了使由 LabelMe 生成的 JSON 文件适应 YOLOv5 的需求，可以采用 Python 脚本实现自动化转换过程。此脚本读取 JSON 文件中的信息并将其重新格式化为适用于 YOLO 训练所需的 TXT 文件。

#### 准备工作
确保已安装 `labelme` 库以及必要的依赖项。如果尚未完成这一步骤，则可以通过 pip 安装最新版本：

pip install labelme

#### 编写转换脚本
下面是一个简单的 Python 转换器例子，该程序遍历指定目录下的所有 `.json` 文件，并创建对应的 `.txt` 文件来存储边界框坐标和其他必要参数。

import os
from pathlib import Path
import json


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

    image_width = data['imageWidth']
    image_height = data['imageHeight']

    shapes = [{'label': shape['label'], 'points': shape['points']} for shape in data['shapes']]

    yolo_lines = []
    for obj in shapes:
        class_name = obj["label"]
        points = obj["points"]

        # Assuming single bounding box per object and it's represented by two diagonal corners.
        x_min, y_min = min(points[0][0], points[1][0]), min(points[0][1], points[1][1])
        x_max, y_max = max(points[0][0], points[1][0]), max(points[0][1], points[1][1])

        width = (x_max - y_min) / image_height
        center_x = ((x_min + x_max) / 2) / image_width
        center_y = ((y_min + y_max) / 2) / image_height
        
        line = f"{class_name} {center_x:.6f} {center_y:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"
        yolo_lines.append(line)

    base_name = Path(json_file).stem
    out_path = Path(output_dir) / f'{base_name}.txt'
    
    with open(out_path, "w") as file:
        file.writelines(yolo_lines)


if __name__ == '__main__':
    input_folder = './annotations'  # 存放JSON文件夹路径
    output_folder = './labels'      # 输出TXT文件夹路径
    
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
        
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith(".json"):
            full_path = os.path.join(input_folder, filename)
            convert_labelme_to_yolo(full_path, output_folder)

这段代码实现了从 JSON 到 TXT 的基本转换逻辑[^1]。需要注意的是，在实际应用中可能还需要处理更多细节问题，比如多类别支持、异常情况捕获等。