将labelme格式转成yolo格式的代码

LabelMe是一种常见的标注工具，用于图像物体识别任务，它的数据格式通常包含注释框的位置信息和类别标签，而YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法所需的训练数据格式，需要类别、边界框坐标以及置信度。

将LabelMe格式的数据转换为YOLO所需的.yaml或.txt文件，你需要编写一些脚本来处理这些细节。这里提供一个简化版的Python示例，假设你已经有了一个包含`image_path`, `objects` (注解) 的字典列表：

import json

def labelme_to_yolo(data, output_file):
    with open(output_file, 'w') as f:
        for img_data in data:
            img_name = img_data['imagePath']
            boxes = []
            classes = []

            for obj in img_data['objects']:
                x, y, width, height = obj['x'], obj['y'], obj['width'], obj['height']
                class_id = int(obj['labelId'])  # 假设labelId是个整数表示类别ID
                center_x = x + width / 2
                center_y = y + height / 2
                box_w = width
                box_h = height
                boxes.append([center_x, center_y, box_w, box_h])
                classes.append(class_id)

            line = (img_name, boxes, classes)
            f.write(json.dumps(line) + '\n')

# 使用示例
data_list = load_labelme_data()  # 加载并处理LabelMe数据
labelme_to_yolo(data_list, "output.yaml")  # 将结果保存到yaml文件

注意这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更复杂的逻辑，比如处理边界框的归一化、类别映射等，并且可能需要处理LabelMe数据的具体结构差异。另外，这个代码没有处理可能出现的异常情况，你可能需要添加适当的错误检查。