推荐开源项目：Labelme2YOLO - JSON转YOLO数据集转换工具

推荐开源项目：Labelme2YOLO - JSON转YOLO数据集转换工具

Labelme2YOLOHelp converting LabelMe Annotation Tool JSON format to YOLO text file format. If you've already marked your segmentation dataset by LabelMe, it's easy to use this tool to help converting to YOLO format dataset.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Labelme2YOLO

在计算机视觉领域，标注数据是训练模型的基础。Labelme2YOLO 是一款强大的工具，它能够帮助用户将使用 LabelMe 工具创建的标注数据轻松转换为 YOLO（You Only Look Once）格式的数据集。对于那些已经拥有 LabelMe 格式标注数据，并希望利用这些数据进行目标检测任务的开发者而言，这是一个不可或缺的资源。

项目介绍

Labelme2YOLO 的核心功能在于将 JSON 格式的标注信息转化为 YOLO 所需的文本文件格式。该工具支持批量处理整个文件夹中的 JSON 数据，并可按指定比例划分训练和验证数据集。此外，它还提供选项用于生成 YOLOv5 的实例分割数据集。

项目技术分析

Labelme2YOLO 使用 Python 编写，兼容 Python 3.6 环境，在 CentOS 7 上经过测试。其工作流程包括以下步骤：

1. 读取 JSON 文件：从指定目录加载 LabelMe 创建的 JSON 标注文件。
2. 数据分割：依据给定的验证数据大小 (--val_size) 将数据集划分为训练和验证两部分。
3. 转换格式：将 JSON 中的边界框信息转换为 YOLO 格式的文本标签。
4. 图像复制：保持原始图像与对应的标签文件在同一路径下，便于后续的训练过程。
5. 生成 YAML 配置文件：在转换完成后，还会自动生成一个描述整个数据集结构的 YAML 文件。

项目及技术应用场景

• 目标检测：如果你正在使用 YOLO 模型进行目标检测任务，Labelme2YOLO 可以快速将你的标注数据转化为模型可以识别的格式。
• 实例分割：通过使用 --seg 参数，你还可以将其应用于 YOLOv5 的实例分割任务，从而实现更复杂的图像分析。
• 数据集构建：在大规模数据集构建过程中，高效的标注数据转换至关重要，Labelme2YOLO 提供了这个便利。

项目特点

1. 易用性：只需简单的命令行参数，即可完成转换操作，适合各种技术水平的用户。
2. 灵活性：支持批量处理整个目录下的 JSON 文件，也允许单个文件转换，满足不同需求。
3. 数据划分：可根据用户指定的比例自动划分训练和验证数据集。
4. 兼容性：与 LabelMe 工具无缝对接，方便已使用 LabelMe 进行标注的用户。
5. 实例分割：支持 YOLOv5 的实例分割数据集生成，扩展了应用范围。

总之，Labelme2YOLO 是一个高效、灵活且实用的工具，对于依赖于 YOLO 框架的计算机视觉项目来说，它是一个必不可少的数据预处理伙伴。现在就尝试一下，让您的数据标注工作变得更简单、更高效！

Labelme2YOLOHelp converting LabelMe Annotation Tool JSON format to YOLO text file format. If you've already marked your segmentation dataset by LabelMe, it's easy to use this tool to help converting to YOLO format dataset.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Labelme2YOLO