labelme

Python将已标注的两张图片进行上下拼接并修改、合并其对应的Labelme标注文件（v2.0）

Python将已标注的两张图片进行上下拼接并修改、合并其对应的Labelme标注文件（v2.0） 前言前提条件相关介绍实验环境上下拼接图片并修改、合并其对应的Labelme标注文件代码实现输出结果前言此版代码，相较于Python将已标注的两张图片进行上下拼…

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一） -- 数据集原图获取与标注

从本篇博客正式开始深度学习项目的记录，实例代码只会放通用的代码，数据集和训练数据也是不会全部放出。系列文章： 基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一） -- 数据集原图获取与标注基于Yolov5目标检测的物体分类…

Python实现从Labelme数据集中挑选出含有指定类别的数据集

Python实现从Labelme数据集中挑选出含有指定类别的数据集前言前提条件相关介绍实验环境Labelme数据集中挑选出含有指定类别的数据集代码实现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…

Python移动未标注的图片数据集

Python移动未标注的图片数据集前言前提条件相关介绍实验环境Python移动未标注的图片数据集情况一：有图，无标注文件代码实现输出结果情况二：有图，有标注文件，但标注信息为空代码实现输出结果情况一与情况二同时都考虑…

labelme目标检测数据类型转换

1. labelme数据类型 LabelMe是一个开源的在线图像标注工具，旨在帮助用户创建和标记图像数据集。它提供了一个用户友好的界面，让用户可以直观地在图像上绘制标记框、多边形、线条等，以标识和注释图像中的对象或区域。 GitHub：http…

windows下labelme安装与使用

下载labelme源代码：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation). 1.安装 anaconda，安装方式自行百度； 2.解压源代码，在解…

labelme标注信息统计及使用方法

【原创声明】本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。更多算法总结请关注我的博客：https://blog.csdn.net/suiyingy。近年来，随着计算机视觉的快速发展，图像标注成为了许多项目中不可或缺的一环。而针对图像标注任务&#x…

深度学习标注工具（包括自动标注）总结——持续更新

首次记录日期2023年10月24日名称导出格式支持形状地址1 anylabeling 支持yolov5和v8，自动标注的软件沿物体轮廓分割 https://github.com/vietanhdev/anylabeling 2 RectLabel 使用Core ML模型自动标记图像对象、属性、热键和快速标签的设置。以PASCAL VOC …

labelme标注结果可视化（持续补充）

图像数据常用的标注工具是labelme，标注的格式是json。labelme标注结果可视化，是将标注结果绘制到原始图像上，以方便查看标注结果。 1 json文件读取与保存由于labelme标注的保存格式为json，所以必须掌握json文件的读取与保存。 …

Labelme2Yolo labelme格式的json标注转yolo格式txt

该工作适用于目标检测工作。由于labelme标注出的文件是如下图的单个json文件格式，不符合yolo的训练格式，需要转格式。观察发现labelme标注的json文件中有imageData，还挺大的，查阅后得知是base64后的图片数据，也就是…

【Ubuntu18.04安装Labelme】

Ubuntu18.04安装Labelme 1 安装Anaconda并创建conda环境2 安装依赖3 安装Labelme4 安装验证 1 安装Anaconda并创建conda环境 Anaconda3安装教程：https://blog.csdn.net/dally2/article/details/108206234 "ctrlaltt"快捷键打开终端，创建conda…

Python将原始数据集和标注文件进行数据增强（随机仿射变换），并生成随机仿射变换的数据集和标注文件

Python将原始数据集和标注文件进行数据增强（随机仿射变换），并生成随机仿射变换的数据集和标注文件前言前提条件相关介绍实验环境生成随机仿射变换的数据集和标注文件代码实现输出结果前言由于本人水平有限，难免出现错漏&#x…

ImportError: urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the ‘ssl‘报错解决

安装labelme出错了根据爆栈的提示信息，我在cmd运行以下命令之后一切正常了，解决了问题！ pip install urllib31.26.6参考网址：ImportError: urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1, currently the ‘ssl’ module is compile…

Mask R-CNN训练自己的数据集

数据集制作通常使用labelme来制作实例分割数据集，也有教程和代码来转换成COCO数据集。labelme项目地址为：https://github.com/wkentaro/labelme/tree/main 安装labelme conda create --namelabelme python3 conda activate labelme pip install labe…

编译环境里存在yaml-cpp的多个版本时可能引起的问题

有时要编译的程序自带了特定版本的yaml-cpp，同时系统目录下也安装了更高版本的yaml-cpp，这时可能引起编译错误，就是某些yaml-cpp的API不认识，例如： 出现这种问题倒好办，正常情况下不可能，肯定能…

【炼丹】炼丹之如何打标（未完成。。。）

背景说明机器学习/深度学习这一过程就像炼丹，练成之后确实很有成就感。炼丹第一步，打标。对于较为复杂的视觉项目（不是简单的二分类），我们需要对一张图片的不同的地方做不用的标准，来告诉机器这里是个…

老版本labelme如何不保存imagedata

我的版本是3.16，默认英文且不带取消保存imagedata的选项。最简单粗暴的方法就是在json文件保存时把传递过来的imagedata数据设定为None，方法如下： 找到labelme的源文件，例如：D:\conda\envs\deeplab\Lib\site-packages…

Labelme启动崩溃或报错qtpy.QtBindingsNotFoundError: No Qt bindings could be found的原因

按照这里说明在docker容器里conda环境下安装了labelme GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).后启动Labelme 直接segment fault coredump，按网上别人说的…

labelme标注的json文件数据转成coco数据集格式（可处理目标框和实例分割）

这里主要是搬运一下能找到的 labelme标注的json文件数据转成coco数据集格式（可处理目标框和实例分割）的代码，以供需要时参考和提供相关帮助。 1、官方labelme实现如下是labelme官方网址，提供了源代码，以及相关使用方…

Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上

Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上前言前提条件相关介绍实验环境Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上代码实现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、O…

Python按类别和比例从Labelme数据集中划分出训练数据集和测试数据集

Python按类别和比例从Labelme数据集中划分出训练数据集和测试数据集前言前提条件相关介绍实验环境按类别和比例从Labelme数据集中划分出训练数据集和测试数据集代码实现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&#x…

【实例分割yolact++】从头训练自己的yolact++模型

目录0.前言1.整个流程2.具体过程2.1 下载Github上的项目2.2 使用labelme打标签2.2.1 安装labelme2.2.2 如何标注2.3 制作COCO格式的数据集2.4 改data/config.py文件2.5 开始训练2.6 检测模型3.总结0.前言最近需要做一个实例分割的任务，接触到了yolact。也是刚开始…

Python等比例缩放图片并修改对应的Labelme标注文件（v2.0）

Python等比例缩放图片并修改对应的Labelme标注文件（v2.0） 前言前提条件相关介绍实验环境Python等比例缩放图片并修改对应的Labelme标注文件Json文件代码实现输出结果前言此版代码，相较于Python等比例缩放图片并修改对应的Labelme标注文件&a…