代码可以将json文件中的label存储为png图像文件。对于多类分割任务，整个文件夹下生成的所有label图像中，不同图像中的相同类别的目标在label.png中可能对应相同的灰度值，使标注的label具备统一性。
2021-12-23 15:13:18
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深度学习标注工具，给没有代码基础的人员用的一个可视化窗口工具，双击直接运行，不需要安装。原版本是python3的一个工具生成的。方便标注人员在没有Python运行环境也能使用这个工具。希望对您有帮助。
2021-11-24 21:29:57
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对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。生成的效果如下图：
使用了 RSOD部分数据，将VOC数据集反推为labelme的标注数据。
代码如下：
import sys
import os.path as osp
import io
from labelme.logger import logger
from labelme import PY2
from labelme import QT4
import PIL.Image
import base64
from labelme import utils
import os
import cv2
import xml.et
2021-11-12 00:17:13
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可以一次性把labelme标注的所有json文件全部批量转换为数据集，不需要再手动的一个一个转换。
2021-10-11 20:29:38
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数据集转换脚本（工具向）
News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。
简介
仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。
使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调整下，可以省掉一些Debug的无用功夫。
举例说明：
数据集不同，计算BBOX左上角和右下角的Points下标也不一定相同，需要确认下。
标注工具和常见的两种数据集格式
Labelme是我用的标注工具，对图像进行多种类型的标注，可以直接得到json文件。GitHub地址如下：
PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集，其数据集的标注形式成为了通用的标注方式，常见的视觉模型的训练
2021-09-09 09:01:02
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labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练亲测好用，挺不错的资源，大家快来下载吧！挺有用的！需要的话可以来下载哦！
2021-07-05 16:26:21
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将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。将Labelme标注的数据转为VOC格式，用于制作物体检测数据集。
2021-04-02 20:40:15
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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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labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练
2019-12-21 18:56:09
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