labelme的安装及利用 - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

conda create -n labelme
python=3.8

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conda env list

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conda activate labelme

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conda install pyqt
conda install pillow
pip install labelme

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conda list

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activate labelme

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labelme

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Class id center_x center_y w h
对数据格式解释如下：
Class id:表示标注框的类别，从0开始计算，当前猫和狗，2类检测物体，故Class id 为0或者1；
center_x:表示归一化后的猫狗框中心点坐标的X值。归一化坐标 = 实际坐标 / 整个图片宽
center_y:表示归一化后的猫狗框中心点坐标的Y值。归一化坐标 = 实际坐标 / 整个图片高
w:表示归一化后的猫狗框的宽。归一化长度 = 实际长度 / 整个图片宽
h:表示归一化后的猫狗框的高。归一化长度 = 实际长度 /整个图片高

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# 处置惩罚labelme
多边形矩阵的标注 json转化txtimport jsonimport osname2id = {'cat': 0, 'dog': 1} #此处需要根据你自己的数据集类型举行修改def convert(img_size, box): dw = 1. / (img_size[0]) dh = 1. / (img_size[1]) x = (box[0] + box[2]) / 2.0 y = (box[1] + box[3]) / 2.0 w = abs(box[2] - box[0]) h = abs(box[3] - box[1]) x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h)def decode_json(json_floder_path, txt_outer_path, json_name): txt_name = txt_outer_path + json_name[:-5] + '.txt' with open(txt_name, 'w') as f: json_path = os.path.join(json_floder_path, json_name) # os路径融合 data = json.load(open(json_path, 'r', encoding='gb2312', errors='ignore')) img_w = data['imageWidth'] # 图片的高 img_h = data['imageHeight'] # 图片的宽 isshape_type = data['shapes'][0]['shape_type'] print(isshape_type) for i in data['shapes']: label_name = i['label'] # 得到json中你标记的类名 if (i['shape_type'] == 'polygon'): # 数据类型为多边形需要转化为矩形 x_max = 0 y_max = 0 x_min = 100000 y_min = 100000 for lk in range(len(i['points'])): x1 = float(i['points'][lk][0]) y1 = float(i['points'][lk][1]) # print(x1) if x_max < x1: x_max = x1 if y_max < y1: y_max = y1 if y_min > y1: y_min = y1 if x_min > x1: x_min = x1 bb = (x_min, y_max, x_max, y_min) if (i['shape_type'] == 'rectangle'): # 为矩形不需要转换 x1 = float(i['points'][0][0]) y1 = float(i['points'][0][1]) x2 = float(i['points'][1][0]) y2 = float(i['points'][1][1]) bb = (x1, y1, x2, y2) bbox = convert((img_w, img_h), bb) try: f.write(str(name2id[label_name]) + " " + " ".join([str(a) for a in bbox]) + '\n') except: passif __name__ == "__main__": json_floder_path = '.\\json\\' # 存放json的文件夹的绝对路径 txt_outer_path = '.\\labels\\' # 存放txt的文件夹绝对路径 json_names = os.listdir(json_floder_path) print("共有：{}个文件待转化".format(len(json_names))) flagcount = 0 for json_name in json_names: decode_json(json_floder_path, txt_outer_path, json_name) flagcount += 1 print("还剩下{}个文件未转化".format(len(json_names) - flagcount)) # break print('转化全部完毕')

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