图像数据标注软件最新的 Labelme v4.6.0 单文件 exe 版，无需 Conda 及 Python 环境，无需编译，下载打开即可使用！

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。

matlab开发-LABELME。选择并保存用于在图像中标记对象的矩形

对labelme图像进行标注，并将生成的json文件读取目标框的位置

资源为标注工具labelme可执行文件exe，可批量生成json_to_dataset

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。

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

该资源为图像分割批量转化json文件为mask文件的Python程序，由labelme加工而成，可搭配labelme一起使用。

labelme标注工具及附带例子标注文件，可用于创建目标检测、语义分割、实例分割、框选目标等特征标注

批量生成每张图片的标注结果文件夹(含img.png, label.png, label_names.txt, label_viz.png）