给图片进行打标签的软件labelme，目标检测、语义分割、实例分割打标签，不需要安装，双击直接使用，亲测在win10上能顺利使用，其他平台不敢保证，不过可以试一试，只有一个exe，不需要其他的配置文件

资源为本人工作时使用到的数据 包括四个文件夹cv2_mask、json、labelme_json和pic 可以直接应用于mask rcnn 源码，这里不做多余的解释 由于上传限制，只上传了部分样本 如果想交流学习心得或不明白的位置，可以私信我。

首先我要解释一下，很多时候出现这个问题，并不是你的文件有毛病，很可能是你代码读取的路径不对，这就要追究到代码本身。批量转化可以在json_to_dataset文件里直接运行代码实现。这个思路还要感谢我的一个师兄。 代码如下： import argparse import base64 import json import os import os.path as osp import imgviz import PIL.Image from labelme.logger import logger from labelme import utils import cv2 from math

首先我要解释一下，很多时候出现这个问题，并不是你的文件有毛病，很可能是你代码读取的路径不对，这就要追究到代码本身。批量转化可以在json_to_dataset文件里直接运行代码实现。这个思路还要感谢我的一个师兄。 代码如下： import argparse import base64 import json import os import os.path as osp import imgviz import PIL.Image from labelme.logger import logger from labelme import utils import cv2 from math

修改说明： 1.修改转换成voc格式后xml文件中图像存储路径filename标签的值（改为相对与xml的相对路径）； 2.在源代码的基础上增加对多边形转换的支持（原来仅支持方形标注数据的转换）。 使用方法： 在bbox_detection文件夹，替换原文件中的labelme2voc.py。将labels.txt修改为自己的命名标签后，在命令行中输入./labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt运行即可。

数据集转换脚本（工具向） News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。 简介 仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。 使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调整下，可以省掉一些Debug的无用功夫。 举例说明： 数据集不同，计算BBOX左上角和右下角的Points下标也不一定相同，需要确认下。 标注工具和常见的两种数据集格式 Labelme是我用的标注工具，对图像进行多种类型的标注，可以直接得到json文件。GitHub地址如下： PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集，其数据集的标注形式成为了通用的标注方式，常见的视觉模型的训练

labelme的json数据转换 https://blog.csdn.net/weixin_41275726/article/details/119697156

将labelme打包成exe可执行文件，可以在无python环境的电脑上使用，有需要的可以下载。 使用方法：先安装到本地，安装完成后，需要到安装的目录找到labelme.exe，双击打开。

图像数据标注软件最新的 Labelme v4.5.9 单文件 exe 版，无需 Conda 及 Python 环境，无需编译，下载打开即可使用！

coco数据集主要是images,categories,annotations,把所有图片的信息都整合在一起了，形成dictionary.