YOLOv5：将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件
- 前言
- 前提条件
- 相关介绍
- 实验环境
- YOLOv5：将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件
- 代码实现
- 进行预测
- 输出结果
前言
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前提条件
- 熟悉Python
相关介绍
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- PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本，其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出的，它是一个基于 Python 的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
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- Labelme是一款图像标注工具，由麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发。它是用Python和PyQT编写的，开源且免费。Labelme支持Windows、Linux和Mac等操作系统。
- 这款工具提供了直观的图形界面，允许用户在图像上标注多种类型的目标，例如矩形框、多边形、线条等，甚至包括更复杂的形状。标注结果以JSON格式保存，便于后续处理和分析。这些标注信息可以用于目标检测、图像分割、图像分类等任务。
- 总的来说，Labelme是一款强大且易用的图像标注工具，可以满足不同的图像处理需求。
- Labelme标注json文件是一种用于存储标注信息的文件格式，它包含了以下几个主要的字段：
version: Labelme的版本号，例如"4.5.6"。flags: 一些全局的标志，例如是否是分割任务，是否有多边形，等等。shapes: 一个列表，每个元素是一个字典，表示一个标注对象。每个字典包含了以下几个字段：
label: 标注对象的类别名称，例如"dog"。points: 一个列表，每个元素是一个坐标对，表示标注对象的边界点，例如[[10, 20], [30, 40]]。group_id: 标注对象的分组编号，用于表示属于同一组的对象，例如1。shape_type: 标注对象的形状类型，例如"polygon"，“rectangle”，“circle”，等等。flags: 一些针对该标注对象的标志，例如是否是难例，是否被遮挡，等等。
lineColor: 标注对象的边界线颜色，例如[0, 255, 0, 128]。fillColor: 标注对象的填充颜色，例如[255, 0, 0, 128]。imagePath: 图像文件的相对路径，例如"img_001.jpg"。imageData: 图像文件的二进制数据，经过base64编码后的字符串，例如"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA…"。imageHeight: 图像的高度，例如600。imageWidth: 图像的宽度，例如800。
以下是一个Labelme标注json文件的示例：
{
"version": "4.5.6",
"flags": {},
"shapes": [
{
"label": "dog",
"points": [
[
121.0,
233.0
],
[
223.0,
232.0
],
[
246.0,
334.0
],
[
121.0,
337.0
]
],
"group_id": null,
"shape_type": "polygon",
"flags": {}
}
],
"lineColor": [
0,
255,
0,
128
],
"fillColor": [
255,
0,
0,
128
],
"imagePath": "img_001.jpg",
"imageData": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"imageHeight": 600,
"imageWidth": 800
}实验环境
- Python 3.x （面向对象的高级语言）
YOLOv5：将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件
- 背景：YOLOv5官方可以将预测结果保存为YOLO格式的txt文件，没有Labelme格式的Json文件，本文修改官方代码，“将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件”的功能添加进去。
- 目录结构示例
代码实现
# YOLOv5
标签：YOLOv5,Labelme,help,--,parser,add,Json,path,save
From： https://blog.51cto.com/u_15953612/9011889