简介labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利于上手的良心工具.安装环境Windows11家庭版conda安装labelme使用conda创建虚拟环境#condacreate-nla

img：label：合并达到的效果：实现代码：点击查看代码importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefadd_legend(image,colors,labels,alpha=1):"""在图像的右上角添加图例，使用固定的尺寸。:paramimage:输入的BGR图像。:paramcolors:颜色

文章目录一、软件特点二、应用场景三、安装与使用四、功能扩展与定制五、注意事项Labelme是一款功能强大的图像标注软件，由麻省理工学院（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）研发。以下是关于Labelme的详细介绍：一、软件特点多种标注方式：Labelme支持多边形、矩形、圆

下面将会自定义训练目标检测数据集注意：没有特殊说明，路径均是以项目根目录为准官方数据集首先下载权重文件并将放到ultralytics项目根目录之后测试预训练模型的效果，在根目录执行如下命令yolopredictmodel=yolov8n.ptsource=ultralytics/assets/bus.jpg之后我们

LabelMe标注文件格式说明LabelMe简介LabelMe是一款开源的图像标注工具，由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发。它主要用于手动标注图像数据，以便为计算机视觉任务（如目标检测、图像分割和物体识别）生成训练数据。LabelMe提供了一个友好的用户界面，支持多

文章目录前言滑块缺口验证码验证码示例训练步骤总结前言首先放张图片表达此时的心情，同志们节日快乐！！！滑块缺口验证码滑动验证码滑块缺口的位置识别是破解滑块验证码的关键，这里我们尝试使用YOLOV8训练目标检测模型，识别出滑块图片的缺口验证码示例模型通过大批量

Labelme是一个开源的图像标注工具麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发。它主要用于创建计算机视觉和机器学习应用所需的标记数据集。LabelMe让用户可以在图片上标注对象和区域，为机器学习模型提供训练数据。它支持多种标注类型，如矩形框、多边形和线条等。它是用Py

labelme标注后的数据转yolo目标检测格式txt的脚本点击查看代码#https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/135942221importbase64importrandomimportshutilfromtqdmimporttqdmimportmathimportjsonimportosimportnumpyasnpimportPIL.Imageim

深入解析：如何通过Python脚本将LabelMe标注格式转换为YOLO格式并进行验证在计算机视觉领域，标注格式的转换是一个经常会遇到的问题。不同的标注格式有不同的应用场景和优势，能够灵活地进行转换是非常重要的技能。在这篇文章中，我们将详细介绍如何通过Python脚本将LabelMe标注格

Labelme是一个用于图像标注的开源工具。在使用Labelme进行数据标注后，可能会生成一些空的图像文件（即没有进行标注的图片），这些空图片通常不应该被使用。以下是一个简单的Python脚本，用于检测和删除这些空的标注文件：点击查看代码importosimportjsondefis_image_empty(image_p

splitMission.py和generateLabel.py两个脚本复制到4张图片和json所在的文件夹(最好是4的倍数因为默认以4个线程并行执行)中D:\pic\zhongwei\to_test\4picsplitMission.py点击查看代码importcv2importosimportbase64fromPILimportImageimportPILimportioimport

以去掉secondary_particle标签为例点击查看代码importjsonimportos#去除标注图像中的一次颗粒标签defremove_specific_labels(json_file):withopen(json_file,'r',encoding='utf-8',errors='ignore')asf:data=json.load(f)if"s

标注工具labelme改造计划文件列表改造如下所示，由平铺列表改成了树状结构的文件列表，同时能够显示文件个数，及已标注文件个数。支持导出自定义格式添加导出功能，可导出你想要的任意格式，默认情况下提供了一个sample示例。笔者添加了导出yolo格式。当你第一次打开labelme.ex

开始之前，先介绍.spec文件。.spec文件在执行打包命令后会自动创建。在执行命令的当前目录下应该就可以直接看到。以labelme.spec为例，长这个样子：#-*-mode:python-*-#vim:ft=pythonimportsyssys.setrecursionlimit(5000)#requiredonWindowsa=Analysi

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做

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由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专

labelme的安装1：先打开anacondaprompt命令行创建一个虚拟环境：condacreate--namelabelmepython=3.6condacreate-nlabpython=3.6  2:激活虚拟环境：condaactivatelab 3:安装labelme:4：输入labelme->系统会打开labelme的界面   单张图片和

1.因为发现布置的任务的具体要求没有被组员理解，导致所有180反转后的标签都变为了：一个json文件有好几个这样的标签那如果人手一个个这样处理，真的是要累死，所以就写了这个代码importosimportjsonpath='J:\\final_tomato_data\\test'json_files=sorted([pos_jsonfor

文章目录前言一、labelme是什么？二、快速安装使用1.windows安装2.linux安装3.macos安装安装成功的哑子三、界面说明四、为图像创建类标签4.1参数介绍4.1文件夹所有文件创建分类标签4.2为文件夹所有文件创建分割标签5.其他问题5.1如何快速查看分割的json文件5.2json转png前

1，首先安装标注软件。在命令行窗口中输入。pipinstalllabelme2，输入labelme。进入标注软件。3，点击OpenDir选择图片文件路径4，点击CreatePolygons对图片进行标注我们需要标注的对象是船舱口及抓斗。如下图是我标注好的一张图片。对于船舱口一般只需要四个点就可以选

1.labelme标注完的json Labelme标注工具的JSON文件包含了标注信息、图片路径、以及图片的高度和宽度等信息，2.coco的json  COCO数据集格式包含了多个JSON文件，包括标注信息、图片信息、类别信息、图片与类别的关联信息等3.怎么转换有两种方式使用Labelme自带的转

(目录)写在前面，本文为作者本人在学习使用labelme过程中遇到的各种问题，记录于此，希望对其他同学有所帮助。1.labelme安装labelme是麻省理工（MIT）的计算机科学和人工智能实验

1.参考labelme的github代码进行安装https://github.com/wkentaro/labelmecondacreate--name=labelmepython=3.9sourceactivatelabelmecondainstallpyqtconda

安装pipinstalllabelmepython版本<3.10。注意：python3.10版本可能出现闪退情况。使用终端下输入命令打开GUI界面。labelme设置关闭Savewithimagedata