labelme辅助打标工具，每0.8s自动帮你点击，你只需要用鼠标描绘轮廓和按d到下一张就好了，省去了我们用鼠标点到手累手残。按F10开始，按F12结束，可能360会误报，你点信任就好了，这个就是用按键精灵编写的，360误报而已。
2021-03-04 22:18:06
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基于labelme版本“4.5.6”开发的，原版本在标注多边形（polygon）时，需要鼠标左键点点点，数据量大或者说物体或颗粒轮廓崎岖时，不断点鼠标不断效率低且标注的物体或颗粒轮廓误差大，所以开发了这款在标注多变型物体时只需要选中起点，然后移动鼠标，当移动到起点时，自动弹出标签输入框，大大提升了标注效率；
使用平台：Win10
2021-02-09 14:05:55
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labelme和lableImg图像标注工具，labelme生成的是json格式标注文件，labelImg生成的是xml文件，好用不多说，windos版本，可直接运行
2019-12-21 22:24:18
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Labelme标注工具 json批量生成，解决了两个问题：
1、生成的label.png不是灰度图8bits,
2、生成的label.png中，标注物体label不具备统一性
具体请看：https://blog.csdn.net/xjtdw/article/details/94741984
2019-12-21 22:04:25
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用该文件可以实现以下功能:
用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json
在终端中运行命令python a.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片
在终端中运行python labelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn 和faster-rcnn 等的输入数据集
2019-12-21 22:02:01
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labelme生成的掩码标签 label.png为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位
2019-12-21 21:19:38
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由于labelme生成的掩码标签 label.png为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位
label.png 16位的批量转换成8位的 opencv可读的(python )
2019-12-21 21:06:18
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批量处理labelme生成的json文件工具，在maskrcnn中使用的训练数据通过lableme转换，该工具可批量转换。
2019-12-21 20:43:10
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