Python-labelme文件集合、分离、生成json代码

已于 2023-01-06 13:54:29 修改
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分类专栏： python教程学习 文章标签： python json opencv
于 2023-01-06 13:53:59 首次发布
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本文介绍了如何使用Python进行labelme文件的集合、分离操作，并提供了基于深度学习多边形生成labelme JSON文件的代码示例。
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数据集是必不可少的部分，数据集的优劣直接影响训练效果。一般来说，一个完整的数据集应该包括训练集、测试集和验证集。通常，数据集会被划分为训练集和测试集，比如将数据集的70%用作训练集，30%用作测试集。在进行训练时，可以使用交叉验证的方法将训练集再次划分为训练子集和验证子集，用于模型的训练和验证。训练集是用于模型的训练的数据集。在训练过程中，模型使用训练集中的样本进行学习和参数调整，通过不断迭代优化模型的参数，使模型能够更好地拟合训练集中的数据。测试集是用于模型的评估的数据集。
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1创建conda子环境 conda create -n labelme python=3.7 输入y回车 2激活conda子环境 conda activate labelme 3安装依赖包 conda install pyqt conda install pillow 4安装labelme pip install labelme 网络错误 如果出现如下报错 WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None
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如果想成为中心，那么就到中心去吧。
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labelme产生的json文件批量转化label.png 参考1 参考2 话不多说，代码说明 1、将labelme虚拟环境中的json_to_dataset.py文件内容先替换如下，使用时labelme_json_to_dataset D:/json/dir 然后会把D:/json/dir中的json文件输出到当前工作目录（注意这里看着可能是全是黑的，其实不是，只是像素值比较小，0、1，2。。。...
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