直接下载修改两个文件夹路径的路径，然后执行程序代码即可完成旋转目标检测标注信息的转换哦！！！

为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源，本数据集包括近距离铁道病害图像，如需更多相关数据集，请评论，作者会第一时间放出供学者研究。

标注好的香烟数据集，用于yolo目标检测训练

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集

纯自我采集无标注高品质睡岗数据集1486张，方便机器学习yolo模型训练

https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling X-AnyLabeling的yolov7-onnx自动标注模型文件和配置文件

车俩种类识别，有xml和labels，共7个类别 训练集1488张、验证集507张，测试集31张，共计2026张 已经标注好，转为txt格式了，适用yolov5 v7 v8深度学习 数据集分为一类客车（tinycar），二类客车（midcar），三类客车（bigcar），一类货车（smalltruck），二类货车（bigtruck），油罐车（oil truck）以及特殊车辆（specialcar） nc: 7 # Classes names: ['tinycar','midcar','bigcar','smalltruck','bigtruck','oil truck','specialcar']

已标注好的烟火检测黑色烟雾数据集，可用于烟火检测模型的训练，label为json格式，需要其他格式比如yolo的可以联系我进行转换（整理了那么多先上传，后面的有空再整理上传）

pixhawk引脚中文标注

1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。