【免费下载】 Labelme2YOLO 使用教程

项目介绍

Labelme2YOLO 是一个用于将 LabelMe 的 JSON 格式转换为 YOLO 文本文件格式的工具。如果你已经使用 LabelMe 标记了你的分割数据集，这个工具可以帮助你轻松地将其转换为 YOLO 格式。

项目快速启动

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/rooneysh/Labelme2YOLO.git
cd Labelme2YOLO

安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

运行转换脚本：

from labelme2yolo import labelme2yolo

labelme2yolo(
    labelme_image_path='path/to/labelme/images',
    labelme_json_path='path/to/labelme/json',
    save_data_path='path/to/save/yolo/data',
    obj_name='labels.txt',
    dataset_type='train',
    image_type='.jpg'
)

应用案例和最佳实践

案例一：图像分割数据集转换

假设你有一个使用 LabelMe 标记的图像分割数据集，包含多个类别的对象。你可以使用 Labelme2YOLO 工具将这些标记转换为 YOLO 格式，以便在 YOLOv5 或 YOLOv8 模型中使用。

最佳实践

1. 确保标签一致性：在 LabelMe 中标记时，确保所有标签名称一致且正确。
2. 检查转换结果：转换完成后，检查生成的 YOLO 格式文件，确保所有标记正确无误。
3. 批量处理：对于大型数据集，可以编写脚本批量处理多个文件夹中的数据。

典型生态项目

YOLOv5

YOLOv5 是一个流行的目标检测框架，支持多种数据格式。通过使用 Labelme2YOLO，你可以轻松地将 LabelMe 数据集转换为 YOLOv5 所需的格式。

LabelMe

LabelMe 是一个在线图像标注工具，广泛用于计算机视觉任务。通过与 Labelme2YOLO 结合使用，可以高效地创建和转换标注数据集。

通过以上步骤和案例，你可以快速上手并充分利用 Labelme2YOLO 工具，提升你的数据处理效率。