关于labelme

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安装labelme

# 创建新环境
conda create -n labelme python=3.6
# 进入环境
conda activate labelme

# pip或者conda都尝试下
conda install pyqt
conda install pillow
# 安装pyqt5和labelme(要求为3.3.1版本) 使用pip时关闭vpn
pip install pyqt5 -i https://pypi.doubanio.com/simple
pip install labelme==3.3.1 -i https://pypi.doubanio.com/simple 
# 安装完成后。输入
labelme

在这里插入图片描述
参考链接

若执行labelme报错

TypeError: load() missing 1 required positional argument: ‘Loader’
原因:YAML 5.1版本后弃用了yaml.load(file)这个用法,因为觉得很不安全,5.1版本之后就修改了需要指定Loader,通过默认加载​​器(FullLoader)禁止执行任意函数,该load函数也变得更加安全.

解决方法:降低pyyaml的版本

pip install pyyaml==5.4.1

参考链接1
参考链接2

labelme单次将json转换为png

conda activate labelme
# cd到对应的文件夹 cd D:\datasets\dataset_0422\data_pre\test_json
labelme_json_to_dataset  1_8_A.json

在这里插入图片描述
参考链接

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11-13
Labelme是用于图像分割任务的标注工具。以下是关于Labelme的相关信息: ### 安装步骤 可在终端输入如下代码进行安装(建议在虚拟环境下进行): ```bash # 创建labelme的环境 conda create -n labelme python=3.7 # 激活labelme环境 conda activate labelme # 安装 conda install pyqt pip install labelme ``` ### 打开工具 在完成安装后,在终端输入`labelme`即可打开该工具[^1]。 ### 使用示例 以下给出一个使用示例代码,用于处理Labelme标注生成的标签图片: ```python import os from PIL import Image labelpng_file=[] # 建立一个label图片的空列表 path='C:/Users/YX/Desktop/crackdataset/jsonfile' list=os.listdir(path) # 获取路径下的列表 for i in list: newdir=os.path.join(path,i) # 获取每个文件的绝对路径 if os.path.isdir(newdir): # 判断是否是文件夹(目录) listnewdir = os.listdir(newdir) # 获取该文件夹的列表 for s in listnewdir: newdir1 = os.path.join(newdir, s) # 获取每个文件的绝对路径 extension = newdir1[-9:] # 切割最后9个字符 if extension == "label.png": # 根据文件名称判断是否是标签图片 labelpng_file.append(newdir1) # 将所有标签图片放入列表 for s in labelpng_file: filename=s[42:45] # 截取每个标签图片的部分名称 print(filename) mask=Image.open(s).convert('L') mask.putpalette([0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, 0, 255, 153, 0]) # putpalette给对象加上调色板,相当于上色:背景为黑色,目标1为白色,目标2为黄色,目标3为橙色(如果你的图中有更多的目标,可以自行添加更多的调色值) # mask.show() # 查看mask上色后的效果 mask.save(path+'/'+filename+'label.png') # 按规则命名 ``` 此代码的功能是遍历指定路径下的所有文件文件夹,找出所有的`label.png`文件,对这些标签图片进行调色板设置(上色),并按规则重新命名保存[^2]。
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