标注数据格式转换

bai666ai 2023-01-13 00:38:19

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txt转成voc数据集标准xml（matlab的）

功能包含标注、文本、路径、颜色、画板、包装、拼板、设计、输出和效果等大类，常用功能如：标注横尺寸，标注纵尺寸，标注尺寸，轻松画包装1，轻松画包装2，天地盖盒子，绘制手提袋，绘制外箱，生成出血线，文本段落分行，段落行合并，文本段落转换，单行拆单字，字体转曲，大小写转换，查找专色，两者换位，选择导出-PSD，导出jpg，选择导出jpg，选择增强，随机填色，圆角插件，锚点分割路径，等分路径，建立等分圆，测量路径长度，点到点连线，节点延伸，解锁全部对象，统一画板尺寸，当前画板矩形，全部画板矩形，垂直两分，水平两分，插入页码等，多图层转多画板，页面适配对象，裁切标记，印前角线，一键拼版，自动拼版，阵列复制，标记线生成，创建参考线，打开多页PDF，置入PDF多页面，条形码及二维码，色标生成器，移除叠印属性，移除非纯黑叠印，解散全部群组，批量替换链接图，链接文件打包，全部颜色转黑，查找白色叠印，删除所有蒙版，正则编辑文本，流水号生成器，统计所选对象，。作者会持续更新，如果您有需要的功能，可以给作者留言，作者闲时进行制作。欢迎下载使用，安装完毕之后，在窗口菜单>扩展>知了插件，打开即可使用。

1. 数据准备 1.1 labelme标注数据 labelme标注完之后会生成json格式标注文件，与图像在同一文件夹下面，如图 1.2 labelme标注格式转换（json转voc格式） labelme官方提供了标注格式转换脚本，https://github.com/wkentaro/labelme/tree/main/examples，其中包含了检测、分类、分割等标注任务的格式转换脚本，其中，语义分割的转换脚本位于https://github.com/wkentaro/labelme/tre

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域。然而，标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。在安装完成后，我们需要设置数据路径，并读取Labelme标注数据。通过以上代码，我们可以将Labelme标注数据转换为COCO格式，方便后续的模型训练和评估。【Python实战：解析labelme标注数据】——如何将数据转换为COCO格式。

2. **坐标转换**：VOC格式使用的是绝对坐标（像素值），而YOLO格式使用相对坐标（比例）。因此，需要将矩形框的左上角坐标(xmin, ymin)和右下角坐标(xmax, ymax)转换为YOLO格式下的中心点坐标(x, y)和宽高(w, h)，它们均是以图像宽度和高度的比例表示。3. **格式化输出**：按照YOLO的格式要求，将每张图片的文件名、每个目标的类别索引（根据YOLO的类别字典进行映射）、以及转换后的中心坐标、宽高信息整理成一行文本，写入到YOLO格式的标注文件中。

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