yolov11和labelme

### 关于YOLOv11与Labelme的关系 目前并没有官方发布的YOLOv11版本，最新的稳定版为YOLOv8。因此，在讨论YOLO与Labelme之间的工作流程时，将以现有最新版本为基础进行说明。 #### 使用Labelme进行标注并转换至YOLO格式 为了准备适用于YOLO的目标检测训练集，通常会经历以下几个方面： - **创建标注文件**：通过Labelme工具对图像中的对象进行多边形标注，并保存JSON格式的标注文件[^1]。 - **定义类别列表**：编写`classes.txt`文件来指定项目中涉及的对象分类名称。 - **转换标注格式**：开发脚本或利用现成库函数将上述JSON结构转化为YOLO所需的`.txt`形式，其中每行代表一个边界框及其对应的类索引[^3]。 ```python import json from pathlib import Path def convert_labelme_to_yolo(labelme_json_path, output_dir, class_names): with open(labelme_json_path) as f: data = json.load(f) img_width = data['imageWidth'] img_height = data['imageHeight'] yolo_lines = [] for shape in data['shapes']: label = shape['label'] points = shape['points'] # Calculate bounding box from polygon points x_coords = [p[0] for p in points] y_coords = [p[1] for p in points] xmin, xmax = min(x_coords), max(x_coords) ymin, ymax = min(y_coords), max(y_coords) # Convert to YOLO format x_center = (xmin + xmax) / 2 / img_width y_center = (ymin + ymax) / 2 / img_height width = abs(xmax - xmin) / img_width height = abs(ymax - ymin) / img_height try: class_index = class_names.index(label) except ValueError: continue line = f"{class_index} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}" yolo_lines.append(line) txt_file_name = Path(data['imagePath']).stem + '.txt' out_txt_path = str(Path(output_dir)/txt_file_name) with open(out_txt_path, 'w') as f: for line in yolo_lines: f.write(line + '\n') convert_labelme_to_yolo('example.json', './labels/', ['cat', 'dog']) ``` 此代码片段展示了如何解析由Labelme生成的标准JSON文件，并将其内容按照YOLO所需的方式写入相应的文本文件中。注意这里假设输入图片路径和输出标签路径已经正确设置好环境变量。