labelme目标检测的json文件格式示例，且该示例中有多个图片

LabelMe是一个用于图像标注的开源工具，它生成的json文件通常包含了多个图像的信息以及每个图像中每个注释的目标位置和标签信息。以下是一个简单的例子：

{
  "version": "4.5.9",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "person",
      "points": [[100, 100], [200, 150], [200, 200], [100, 150]],
      "group_id": null,
      "shape_type": "rectangle",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "car",
      "points": [[300, 300], [400, 400], [450, 350], [350, 400]],
      "group_id": null,
      "shape_type": "rectangle",
      "flags": {}
    }
  ],
  "imagePath": "image1.jpg",
  "imageData": null,
  "imageHeight": 500,
  "imageWidth": 800,
  "images": [
    {
      "filename": "image1.jpg",
      "size": [800, 500]
    },
    {
      "filename": "image2.png",
      "size": [600, 700]
    }
  ]
}

在这个例子中：
- `shapes`数组包含了两个形状，一个是矩形的人和另一个是矩形的车。
- 每个形状都有一个`label`字段，表示物体类别。
- `imagePath`指定了第一个图片的路径，而`images`字段下则是所有图片的列表，包括它们的宽度、高度和文件名。

注意，`imageData`字段通常是二进制的数据，在这里并未展示。这个格式非常适合用于训练机器学习模型，尤其是基于区域提议网络（R-CNN）的目标检测模型，如Faster R-CNN或YOLO。