1. 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）
2. 将所有.json 导出的标注文件夹中的 img.png, label.png 复制到相应的 img 和
label 文件夹中
3. 将 labelme 产生的 label 转化为二值图（ 红色替换为白色）
4. 将二值图转 nii
2022-09-11 18:34:26
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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）
2021-10-25 17:03:12
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首先我要解释一下，很多时候出现这个问题，并不是你的文件有毛病，很可能是你代码读取的路径不对，这就要追究到代码本身。批量转化可以在json_to_dataset文件里直接运行代码实现。这个思路还要感谢我的一个师兄。
代码如下：
import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp
import imgviz
import PIL.Image
from labelme.logger import logger
from labelme import utils
import cv2
from math
2021-09-10 14:08:44
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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
25.21MB
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主要介绍了Win10系统下安装labelme及json文件批量转化的方法，文中较详细的给大家介绍了安装过程 ,需要的朋友可以参考下
2021-07-19 21:24:42
329KB
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这是一个可以将labeme标注的json文件转换成标准的coco json格式，转换后可以方便用于目标检测，实例分割，图像分割训练。注意这个软件只能在windows10 x64上使用，由于软件加壳，部分软件可能会误报，没有病毒请放心使用，如果不信可以不用哦。这个软件通过界面操作，傻瓜式操作不需要写代码，一键即可转成。
2021-06-18 13:02:33
46.71MB
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labelme(.json)2coco和coco(.json)2xml，运行代码即可转换所需内容，关键代码行内有详细注释。
2021-05-18 09:07:58
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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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