修改源labelme的json转VOC数据,原软件只支持方形标注的转换，现修改源码增加对多边形标注数据的转换。

打包好的labelme.exe,包括标注工具labelme在windows上的可执行文件exe,无需安装python，在windows下直接打开使用

标签 使用Python进行图像多边形注释 描述 Labelme是受启发的图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 实例分割的VOC数据集示例。 其他示例（语义分割，bbox检测和分类）。 各种图元（多边形，矩形，圆形，直线和点）。 特征 多边形，矩形，圆形，直线和点的图像注释。 （） 图像标记注释，用于分类和清洁。 （ ） 视频注释。 （） GUI自定义（预定义标签/标志，自动保存，标签验证等）。 （ ） 导出VOC格式的数据集以进行语义/实例分割。 （，） 导出COCO格式的数据集以进行实例细分。 （） 要求 Ubuntu / macOS / Windows Python2 / Python3 / 安装 有以下选项： 平台激动性安装： ， 特定于平台的安装： ， ， 水蟒 您需要安装 ，然后在下面运行： #

MVTEC Halcon官方提供的深度学习标注工具和手册，比labelme和labelimg更好用，有需要的可以下载试试。

Mask_RCNN训练，labelme标注的数据集格式转换到COCO数据集格式。

主要介绍了Win10系统下安装labelme及json文件批量转化的方法，文中较详细的给大家介绍了安装过程 ,需要的朋友可以参考下

labelme是目标检测的标注工具，我对labelme做了一些修改，这个支持几个G以上的图像。

深度学习计算机视觉、语义分割标签制作软件，在Windows操作系统环境下解压即可使用，无需下载其他文件

目标检测标注、语义分割标注

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