叶子的博客

【原创声明】本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。更多算法总结请关注我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/suiyingy。 在计算机视觉领域中，图像分割是一项重要的任务，它可以将图像中的不同物体或区域进行像素级别的分割。而在图像分割任务中，人工标注数据是非常关键的一环。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对labelme分割标注结果进行批量可视化处理。 在开始之前，我们需要安装以下依赖库： - OpenCV：用于图像处理和可视

labelme是一款开源的图像标注工具，它基于Python语言开发，支持Windows、Linux和Mac等操作系统。它提供了直观的图形界面，允许用户在图像上标注多种类型的目标，比如矩形框、多边形、线条等。标注结果以JSON格式保存，便于后续处理和分析。本文介绍了labelme标注工具的基本情况，并通过示例程序演示如何使用labelme进行标注信息的统计。标注信息的统计对于数据集管理和算法模型的训练都是非常重要的工作，它可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，为后续的工作提供参考和指导。