labelme批量删除类

要批量删除 labelme 中的类，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 labelme 软件并加载您想要删除类别的标注文件。
2. 在左侧的类别列表中，找到您要删除的类别。
3. 右键单击要删除的类别，并选择 "删除类别"。
4. 在弹出窗口中确认删除操作。

注意：删除类别将会删除所有与该类别相关联的标注信息。在执行此操作之前，请确保已备份您的数据或者确认您的操作不会造成不可挽回的损失。

希望这个回答能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

labelme 批量修改poygon

根据提供的引用内容，可以使用以下步骤来批量修改labelme中的polygon：
1. 打开labelme软件，点击File -> Open Dir，选择包含json文件的目录。
2. 在labelme中打开一个json文件，选择要修改的polygon。
3. 在右侧的属性栏中，修改polygon的属性。
4. 点击File -> Save，保存修改后的json文件。
5. 重复步骤2-4，直到所有需要修改的polygon都被修改。
6. 使用提供的代码批量转换json文件为png文件。

labelme批量可视化

要批量可视化 LabelMe 的 JSON 标注文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了 labelme 包。你可以使用以下命令来安装：

pip install labelme

2. 创建一个 Python 脚本，导入所需的库：

import os
import cv2
import labelme
import numpy as np

3. 指定包含 JSON 文件的目录路径：

json_dir = 'path/to/your/json/files'

4. 遍历 JSON 文件目录中的每个文件，加载 JSON 数据并可视化：

for json_file in os.listdir(json_dir):
    if json_file.endswith('.json'):
        json_path = os.path.join(json_dir, json_file)
        label_data = labelme.LabelFile(json_path)

        image_data = label_data.imageData
        annotations = label_data.shapes

        image = np.frombuffer(image_data, dtype=np.uint8)
        image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)

        for annotation in annotations:
            shape_type = annotation['shape_type']
            points = annotation['points']
            
            if shape_type == 'rectangle':
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(points))
                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            elif shape_type == 'polygon':
                pts = np.array(points, np.int32)
                cv2.polylines(image, [pts], True, (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow("Annotated Image", image)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

通过以上步骤，你可以批量读取 LabelMe 的 JSON 标注文件，并将其中的图像和标注信息可视化显示出来。请确保已正确安装所需的包，并将代码中的文件路径替换为实际的 JSON 文件目录路径。注意，该代码会逐个显示每张图像的可视化结果，按任意键继续到下一张图像。如果你希望自动化处理所有图像，可以相应地修改代码逻辑。