labelme2Datasets

用于将 LabelMe 标注的数据转换为 VOC 格式和 COCO 格式的数据集。
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English README Available

仓库中的脚本用于将 labelme 标注的数据转换为 PASCAL VOC 格式和 MS COCO 格式的数据集，便于直接利用支持这两种格式的框架进行训练。

脚本都使用 Python 写的。

大部分的脚步都是参考的 labelme 项目中的 examples 内容。然后添加一些根据自己的数据集自定义的功能，比如标签转换、自定义图像名称等。

注意：这些脚本其实并不复杂，有 Python 基础的同学可以过一遍转换的流程，确保在你的数据集上是可以正常运行的。有一些地方我标注了 MARK，表示在这些地方需要留意，可以根据自己的需要进行修改。

拓展：这些脚本当时只是用来转换我自己的数据集。如果你需要转换其他领域的数据集，比如实例分割、语义分割或者视频标注等等。建议去 lebelme 的 examples 部分看看，作者提供了一些示例代码，可以参考。

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• Python
• labelme
• imgviz

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1. 将 lebelme 标注得到的 JSON 文件放在一个文件夹内。举个例子，命名为 labelme_jsons_dir。

2. 准备好一份 text 文本，里面包含数据集的分类标签。举个例子，命名为 label_names.txt。可以参考下项目里的 test/label_names.txt。

3. 如果有转换标签的需求（比如中文标签转为英文），准备一个文本，包含转换的规则，举个例子，命名为label_dict.txt。可以参考下项目里的 test/label_dict.txt 。

1. 建议使用虚拟环境安装 Python Package。

   conda create --name=labelme python=3.9
   conda activate labelme
   pip install -r requirements.txt

2. 克隆仓库。

   git clone git@github.com:veraposeidon/labelme2Datasets.git

3. 本地安装

    cd labelme2Datasets
    # （推荐）可编辑模式安装，即可以修改代码
    pip install -e .
    # 第二种安装方式，可以直接运行脚本，但是不能修改代码
    #python setup.py install

同时发布了一个 PyPI package，labelme2datasets。

可以直接使用 pip3 install labelme2datasets 进行安装。

如果项目中的流程不适用于你的数据集，建议通过上述 develop mode 安装和修改代码。

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• 转换单个 JSON 文件。 (labelme_json2dataset.py)

  labelme_json2dataset --json_file=data/sample.json \
    --output_dir=output/test_single_output

• 转换 JSON 文件夹labelme_jsons_dir 到 VOC 格式的数据集。 (labelme_bbox_json2voc.py)

  • 不需要标签转换

    labelme_bbox_json2voc --json_dir=data/sample_jsons \
      --output_dir=output/test_voc_output --labels data/label_names.txt

  • 需要标签转换

    labelme_bbox_json2voc --json_dir=data/sample_jsons \
      --output_dir=output/test_voc_output \
      --labels data/label_names.txt \
      --label_dict data/label_dict.txt

• 分割 VOC 数据的训练集和测试集。 (split_voc_datasets.py)

    split_voc_datasets --voc_dir output/test_voc_output --test_ratio 0.3 --random_seed 42

  train.txt 和 test.txt 会出现在 voc_dir/ImageSets/Main/ 文件夹下。

• 将 VOC 数据集转换为 COCO 数据集 (voc2coco.py)

    voc2coco --voc_dir output/test_voc_output --coco_dir output/test_coco_output

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• 将所有的脚本都通过 Pylint
• 中英文 README
• 调整项目结构
• 发布 Pypi 包

See the open issues for a full list of proposed features (and known issues).

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如果你有什么建议可以让这个项目变得更好，可以 Fork 项目并且提交 Pull Request。 也可以简单地在 issues 中开一个 issue。

1. Fork the Project
2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

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Distributed under the MIT License. See LICENSE for more information.

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veraposeidon - veraposeidon@gmail.com

Project Link: https://github.com/veraposeidon/labelme2Datasets

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• labelme
• labelme2coco

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