2024-06-20menu菜单透明，则背景图片能正常显示。_elmenu鼠标悬浮样式

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2024-06-18整体的左右（sider和main）布局使用的是flex布局，是为了方便sider能够收缩，右边的宽度能自动扩展，并且左边flex-shrink要设置为0，注意这种flex布局下，右边虽然能自动扩展，但是不能超过父容器的范围，需要加一个overflow:hidden，解释请看：flex布局左边宽度固定，右边宽度动态扩展问题右边main使用上下布局，上面的main-header部分正常写就行了，下面的main-body使用了绝对定位，相对的是main这个容器，top就是main-header的高度，并且设_element plus flex

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2024-06-13我们用yolov8做实例分割时，需要制作标签，如果用labelme做，不能直接用模型训练，需要利用一个脚本文件进行转换。_polygon json yolo

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2024-06-11进入你的anaconda安装路径下D:\Anaconda3\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli位置，找的json_to_dataset.py文件用pycharm打开！打开数据图像后，点击鼠标右键选择所需的标签方式进行打标签，若采用第一个，请记得第一个点与最后一个点重合！标注制作完毕，既可以点击左上角“file”-“save”或者“save as” 将标注好的图像进行保存。labelme虚拟环境创建成功，就可以激活该环境进行使用了（同样输入命令并回车）_labelme转png

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2024-06-06以为例：自动将第一个字母转为大写具体实现详见注释-- 选项式 API --> < script > export default {props : {modelValue : String , // 新增了名 modelmodifiers 的 prop，用于获取自定义的修饰符 modelmodifiers : {_vue3 v-model绑定

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2024-06-03labelme和labelimg都是图像标注工具，它们在机器学习和计算机视觉领域的数据准备阶段扮演着重要的角色。这些工具的主要目的是帮助用户为图像数据集创建标签，这些标签随后可以用于训练机器学习模型，以识别和理解图像中的对象、场景和活动等。labelmelabelme是一个开源的图像标注工具，它支持多种类型的标注，包括矩形框、多边形、点、线和圆形等。它提供了一个用户友好的界面，允许用户通过简单的点击和拖动来创建标注。_labelimg labelme

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2024-05-31yolo训练时可使用的数据集格式为yolo格式，json格式的数据集在训练时需要先转换为yolo格式，然后根据自己的数据集的位置更改yaml配置文件的文件路径即可。基于目前对Yolo系列训练模型的讲解已经很全面，本文主要讲解yolo数据集与json数据集之间的转换。 _yolov8 json文件转化为txt文件

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2024-05-18注：本篇仅用以记录本人日常学习内容。下一篇：xml转json。_json转voc

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2024-05-141、先将某一个文件夹下的一系列json文件转成png图片，再统一把这些抓好的png图片存到一个新创建的文件夹下，代码如下，其中你需要修改两个地方：json_file路径、label_name_to_value种类。由于我们使用labelme打标签工具生成的标签文件格式为json，但是在做语义分割训练任务的时候，是根据图像像素值种类训练，所以往往需要我们提供的标签labels是单通道8位标签图像。2、经过第一步操作得到的png图像如上，我们还需要转换成单通道8位图像。_json转png

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2024-05-14最近在训练Yolov8-Pose时遇到一个问题，就是如何将自己使用labelme标注的Json文件转化成可用于Yolov8-Pose训练的txt文件。_labelme骨骼点json转yolo

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