labelme 生成yolo
时间: 2025-02-03 17:57:21 浏览: 61
### 创建 YOLO 格式数据集的过程
#### 使用 LabelMe 进行图像标注
LabelMe 是一款强大的交互式图像标注工具,支持多种类型的标注操作。为了创建适用于 YOLO 的训练数据集,在完成图像标注之后还需要进一步处理这些标注信息。
- 打开 LabelMe 软件并加载待标注的图片。
- 对每张图片中的对象进行多边形轮廓绘制来定义边界框或分割区域[^1]。
```python
import labelme # 假设已经安装了labelme库
```
#### 将 JSON 文件转换为 COCO 格式的中间表示
因为YOLO并不直接接受JSON格式作为输入,所以先要将由LabelMe产生的JSON文件转变为COCO标准格式(依然是JSON),这一步骤可以借助现成脚本或者编写自定义Python代码实现自动化流程[^3]。
#### 实现从 COCO 到 YOLO 文本格式的最终转变
最后阶段涉及把前述得到的标准COCO JSON文档解析开来,并按照特定规则重写为目标检测框架所需的纯文本描述形式——即每一行代表一个物体实例及其位置参数:
- 类别编号 (class id)
- 中心坐标相对于整幅图的比例值 (center_x, center_y)
- 宽高同样按比例给出 (width, height)
具体数值范围应在0到1之间取实数[^2]。
```plaintext
# 示例:YOLO v5/v7 .txt file content
0 0.5 0.5 0.2 0.3 # Object 1 details
1 0.3 0.6 0.1 0.2 # Object 2 details
...
```
上述过程可以通过编程手段批量执行,从而大大简化准备工作量。对于大规模项目而言,建议开发专门的小型应用程序来进行此类重复性的任务转化工作[^4]。
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