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。

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将labelme转换成labelimg

你可以使用以下步骤将LabelMe标注的数据转换为LabelImg可用的格式：

1. 在LabelMe中导出标注数据为JSON文件。在LabelMe界面中，点击菜单栏中的「File」，选择「Export JSON」，然后保存JSON文件。

2. 下载并安装LabelImg工具。你可以从GitHub上找到该工具的源代码并进行下载。按照说明进行安装。

3. 打开LabelImg工具。运行LabelImg工具并选择一个存储标签的文件夹。

4. 将LabelMe的JSON文件转换为LabelImg可用的XML格式。在命令行中运行以下命令：

   labelme2voc.py json_file output_dir

其中，`json_file` 是你之前导出的LabelMe JSON文件的路径，`output_dir` 是一个目录，用于存储转换后的XML文件。

5. 导入转换后的XML文件到LabelImg工具。在LabelImg工具中，点击菜单栏中的「Open」，选择一个转换后的XML文件。这将打开一个包含标注框和类别的图像。

6. 确认标注框和类别。使用LabelImg工具中的标注框绘制工具，在图像上标注对象的边界框。然后，从右侧的类别列表中选择正确的类别。

7. 保存标注结果。点击菜单栏中的「Save」，将结果保存为XML文件。

通过这些步骤，你可以将LabelMe标注的数据转换为LabelImg可用的格式。请确保按照说明正确设置和使用这些工具。

labelme和labelimg

labelme和labelimg都是常用的图像标注工具，用于在图像上进行目标标注和分割。它们的主要功能是允许用户手动绘制边界框、多边形或像素级的标注，以标记出图像中的目标或区域。

labelme是一个开源的图像标注工具，它支持多种标注格式，包括JSON、Pascal VOC、COCO等。使用labelme，用户可以通过绘制多边形或矩形框来标注目标，并可以添加自定义的标签和属性信息。此外，labelme还提供了一些辅助功能，如自动保存和加载标注数据、可视化标注结果等。

labelimg是另一个常用的图像标注工具，它是一个基于Python和Qt开发的跨平台应用程序。labelimg支持多种标注格式，包括Pascal VOC、YOLO等。使用labelimg，用户可以通过绘制矩形框来标注目标，并可以为每个目标添加类别、难度等属性信息。此外，labelimg还提供了一些实用的功能，如快捷键操作、自动保存和加载标注数据等。

这两个工具都具有简单易用、功能丰富的特点，广泛应用于计算机视觉领域的数据标注任务中。