标注工具labelme改造计划

最新推荐文章于 2025-03-07 00:45:41 发布
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#目标检测 #人工智能 #python

标注工具labelme改造计划

文件列表改造

如下所示， 由平铺列表改成了树状结构的文件列表， 同时能够显示文件个数， 及已标注文件个数。
labelme filelist

支持导出自定义格式

labelme export

添加导出功能， 可导出你想要的任意格式， 默认情况下提供了一个sample示例。笔者添加了导出yolo格式。
当你第一次打开labelme.exe文件时， 会在当前目录下生成默认配置文件.labelmerc以及导出脚本示例export.py:labelme_localfile

如果你想扩展导出功能， 只需要在配置文件.labelmerc中的export列表中添加即可， 注意其名称需要与脚本中的方法名称保持一致。

在默认情况下， 配置中的导出列表为["sample"], 而对应的export.py中也包含同名函数def sample(...)

示例函数说明:

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labelme标注工具安装改进
jacke121的专栏
01-06 3320
线的粗细：0是很细，1中等 ) pen = QtGui.QPen(color) # Try using integer sizes for smoother drawing(?) pen_width=max(1, int(round(1.0 / self.scale))) pen.setWidth(0) painter.setPen(pen) lin...
labelme语义分割标注工具直接生成图像的改进方法
qq_35250841的博客
03-24 1872
labelme语义分割标注工具直接生成图像的改进方法Setup condaBuild the standalone executable 使用过语义分割模型的人应该对labelme工具不会陌生，labelme工具允许我们以正多边形拟合的方式对图像中的目标区域进行标注，标注的结果保存在json文件中，json文件和被标注的原始图像一一对应。 但是在后续的使用中，很多语义分割的训练数据要求lable结...
lebelme_modify:修改版labelme
03-29
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： #
【labelme】改造labelme
luckynote
12-30 1488
delete 删除标签时，不再弹出对话框 找到./python/site-packages/labelme/app.py def deleteSelectedShape(self): self.remLabels(self.canvas.deleteSelected()) self.setDirty() if self.noShapes(): for action in self.actions.onShapesPresent:..
labelme-master（修改后支持大图像）.zip
12-23
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。
labelme自动标注工具的安装和python代码修改
zhaosuyuan的博客
03-27 1950
【代码】labelme自动标注工具的安装和代码修改。
精选资源
labelme改造版本
04-04
labelme 标注工具(改造版)
精选资源
labelme魔改，显示标签在画面上
12-27
《深度学习数据标注工具LabelMe的改进与应用》 在深度学习领域，数据标注是构建模型训练基础的重要一环。LabelMe是一款广泛使用的开源图像标注工具，它允许用户通过交互方式为图像添加各种类型的注释，如矩形框、...
基于LabelMe的医学影像AI标注工具应用
LabelMe原本是由麻省理工学院（MIT）开发的一款开源图像标注工具，主要用于通用计算机视觉任务中的目标检测、语义分割和实例分割等任务，支持多边形、矩形、圆形等多种标注方式。而在医学影像分析场景下，将其应用于...
Labelme 最新版魔改——增加标签可视化
qq_18140905的博客
12-27 1741
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Labelme标注工具软件源码（可修改调试）
最新发布
06-03
Labelme标注工具软件源码（可修改调试）
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09-17
LabelMeAnnotationTool, LabelMe注释工具的源代码 LabelMe注释工具源代码在这里你将找到在服务器上安装LabelMe注释工具的源代码。 LabelMe是用于在线图像标注的Javascript中的注释工具 writen 。 传统图像注释工具的优点是可以以从任何地方访问工具，而不需要将
labelme 修改后的项目代码，可显示标签与标注数量
07-25
修改了labelme官方代码，增加了标注框的标签，不再需要点击标注框才知道对应标签的问题，同时增加了已标注个数及总数，方便标记查看每次标注情况，且方便快速定位到未标注位置，具体详情可参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/ViatorSun/article/details/125976407，如有什么问题可以博客下留言
LabelMeAnnotationTool:LabelMe批注工具的源代码-Source code
03-25
批注工具源代码 在这里，您将找到用于在服务器上安装LabelMe批注工具的源代码。 LabelMe是用Javascript编写的用于在线图像标记的注释工具。 与传统的图像批注工具相比，优点是您可以从任何地方访问该工具，并且人们可以帮助您对图像进行批注，而不必将大型数据集安装或复制到他们的计算机上。 引文： BC Russell，A。Torralba，KP Murphy，WT Freeman。 LabelMe：用于图像注释的基于数据库和基于Web的工具。 国际计算机视觉杂志，77（1-3）：157-173，2008年。 下载： 您可以直接下载的。 另外，您可以按如下所示从GitHub克隆它： $ git clone https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool.git 内容： 图片-这是您的图片所在。 注释-这是收集注释
Label-Me.zip_LabelMe_ME_labelme上色代码_labelme源码分析_labelme源码解析
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