labelme生成的img、label、label_names、label_viz四个文件，如何用来制作tensorflow训练集？

你可以使用labelme插件来将labelme生成的标注信息转换为tensorflow训练集格式，具体步骤如下：

1. 使用labelme打开图片并进行标注，将生成img和json文件。
2. 使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件。
3. 使用coco2tfrecord将coco格式的标注信息转换为tensorflow训练集格式。

在这个过程中，label文件需要被转换为coco格式的标注信息。同时，label_names和label_viz可以使用coco2tfrecord过程中的label_map.pbtxt文件代替。最终生成的trainval.txt和test.txt则是用来指定训练集和测试集的图片路径及名称的。

相关问题

WARNING:labelme:labelme_shapes_to_label is deprecated, so please use shapes_to_label.

WARNING:labelme:labelme_shapes_to_label is deprecated, please use shapes_to_label.

这个警告是在使用labelme库时出现的。me_shapes_to_label是一个旧的函数，已经被弃用了。现在应该使用shapes_to_label函数来替代它。

shapes_to_label函数是用于将标注的形状转换为标签的函数。它接受一个形状列表作为输入，并将每个形状转换为相应的标签。这个函数可以帮助你将标注的形状转换为可识别的标签，以便进行后续的处理和分析。

如果你在使用labelme库时遇到了这个警告，建议你将代码中的labelme_shapes_to_label替换为shapes_to_label函数，以确保代码的正常运行。

labelme 单独保存label_viz到一个文件夹

Labelme是一个基于web的图像注释工具，它可以用来创建、编辑和导出图像标注数据集。在Labelme中，我们可以使用标注工具为图像添加标注信息，例如：矩形、多边形、点等等。

如果您要将label_viz单独保存到一个文件夹中，可以按照以下步骤操作：
1. 打开Labelme软件，选择要标注的图像。
2. 使用标注工具对图像进行标注，并且在右下角勾选 "label_viz" 选项。
3. 点击 "File" -> "Save"，将标注数据保存到 JSON 文件中。
4. 打开保存的 JSON 文件夹，您会发现标注数据中生成了一个名为 "label_viz" 的文件夹，里面包含了您标注过的图像以及相应的标注信息。

如果您只需要将label_viz文件夹保存到一个新的文件夹中，可以复制粘贴该文件夹即可。如果您只需要保存其中的某些图像或者标注信息，可以手动将需要的文件复制到新的文件夹中。