labelme转换数据集脚本代码解读

FL1623863129 2023-01-13 00:07:42

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labelme转换数据集脚本代码解读	本节讲解labelme转换数据集脚本代码

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构建自己的数据集_副本

Python、Labelme、Json、目标检测、数据集

一、整体文件夹形式 data_annotated：将原图以及原图生成的json文件都复制进该文件夹。 data_dataset_coco：运行labelme2coco.py后生成的文件夹，运行前需要把该文件夹删了 labelme2coco.py：将自己数据集转化成coco数据集的脚本。 labels.txt：写分类的种类，有固定格式： __ignore__ _background_ dog # 这里填写分类的种类 tv/monitor 二、labelme标注数据集 在数据图片中将物体的轮廓标注出来这里标

Python、Labelme、JSON、人工智能、实例分割

Labelme的基本操作流程是选择图像，然后开始使用不同的工具进行区域的标注。例如，使用多边形工具可以在图像上勾画出任意形状的区域，这是计算机视觉领域常见的标注方式。标注完成后，用户可以保存标注信息，并且这些信息将与原图像文件关联，方便后续的数据集创建和处理。下面是使用Labelme进行基本图像标注的代码示例：# 选择图像文件# 使用Labelme标注工具代码逻辑解读：函数启动标注工具，并接受图像路径和输出的json文件路径作为参数。

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