对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。生成的效果如下图：
使用了 RSOD部分数据，将VOC数据集反推为labelme的标注数据。
代码如下：
import sys
import os.path as osp
import io
from labelme.logger import logger
from labelme import PY2
from labelme import QT4
import PIL.Image
import base64
from labelme import utils
import os
import cv2
import xml.et
2021-11-12 00:17:13
268KB
1
该资源为图像分割批量转化json文件为mask文件的Python程序，由labelme加工而成，可搭配labelme一起使用。
2021-11-09 17:21:48
3KB
批量生成每张图片的标注结果文件夹(含img.png, label.png, label_names.txt, label_viz.png）
2021-10-25 17:03:12
587B
1
图像数据标注软件最新的 Labelme v4.5.13 单文件 exe 版，无需 Conda 及 Python 环境，无需编译，下载打开即可使用！
2021-10-15 09:06:44
59.44MB
1
可以一次性把labelme标注的所有json文件全部批量转换为数据集，不需要再手动的一个一个转换。
2021-10-11 20:29:38
247B
1
LabelMe 图像标注软件。已经打包成exe可执行文件，在Windows系统中可直接点击运行，可以手动对图像进行标注然后生成json数据，不需要配置Python环境
2021-10-07 15:51:27
49.72MB
1
转换掩码
想要的问题和建议。
介绍
一个用于图像增强的小工具，包括将遮罩文件转换为json / xml文件，图像增强（翻转，旋转，噪声等）等。
如何使用。
安装。
尝试：
pip install -r requestments.txt
如果发生错误，请尝试：
pip install -r requirements.txt --ignore-installed
用。
在此版本下，提供了这些工具。
1.
2.
3.
4.
5. longImgSplit
6. xml2json
7. xml2mask
8. xml2yolo
9. yolo2xml
10. mask2json
变更记录
2021.1.14
1.自动将类似yolo的数据集更新为train和val数据集，请参见testYoloLike.py 。 可以在./test/中找到测试数据集，总共68个tx
2021-10-02 19:41:27
37.39MB
1