labelme标注关键地点json文件 用yolo怎么训练，提供下pytho代码。不需要说明环境准备，只要代码

要将labelme标注的JSON文件转换为YOLO格式并训练YOLO模型，可以按照以下步骤进行： 1. **转换JSON文件到YOLO格式** 2. **训练YOLO模型** 以下是转换和训练的Python代码： ```python import os import json import cv2 import numpy as np # Step 1: Convert JSON to YOLO format def convert_labelme_to_yolo(json_file, image_file, yolo_file): with open(json_file, 'r') as f: data = json.load(f) image = cv2.imread(image_file) height, width = image.shape[:2] with open(yolo_file, 'w') as out_file: for shape in data['shapes']: label = shape['label'] points = shape['points'] x1, y1 = points[0] x2, y2 = points[1] x_center = ((x1 + x2) / 2) / width y_center = ((y1 + y2) / 2) / height w = abs(x2 - x1) / width h = abs(y2 - y1) / height out_file.write(f"{label} {x_center} {y_center} {w} {h}\n") # Step 2: Train YOLO model def train_yolo(): # Assuming you have the YOLOv5 repository cloned and installed # and the data is in the correct format os.system('python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt') # Example usage json_file = 'path/to/labelme/annotation.json' image_file = 'path/to/image.jpg' yolo_file = 'path/to/yolo/annotation.txt' convert_labelme_to_yolo(json_file, image_file, yolo_file) train_yolo() ``` ### 说明： 1. **转换函数** `convert_labelme_to_yolo` 接受labelme的JSON文件、图像文件和输出的YOLO格式文件路径。它读取JSON文件，解析图像尺寸和标注信息，并将标注转换为YOLO格式。 2. **训练函数** `train_yolo` 调用YOLOv5的训练脚本进行模型训练。请确保YOLOv5仓库已经克隆并正确安装，并且数据配置文件`data.yaml`和模型配置文件`yolov5s.yaml`已经准备好。 ### 注意事项： - 确保所有文件路径正确。 - 数据配置文件`data.yaml`应包含训练和验证数据集的路径、类别信息等。 - 模型配置文件`yolov5s.yaml`应与预训练模型匹配。