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
2025/4/19 1:53:13
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用该文件可以实现以下功能:用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json在终端中运行命令pythona.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片在终端中运行pythonlabelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn和faster-rcnn等的输入数据集
2025/1/22 6:53:58
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labelme生成的掩码标签label.png为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位
2024/11/27 7:32:47
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由于labelme生成的掩码标签label.png为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位label.png16位的批量转换成8位的opencv可读的(python)
2024/10/10 7:32:33
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labelme2COCO终极无限制版本，不限制分类名称，即输出分类就是labelme标注分类，不需要手动修改points值，含有area计算，真正的运行一下就可以。
当然了，输出目录还是要根据自己的情况修改的。
当然了，输出目录还是要根据自己的情况修改的。
2024/9/8 16:02:54
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(代码简洁,绝对可用)使用python将24位或者16位图像转换为8位图像，用于labelme标记的MASK_RCNN进行样本训练,自己的样本数据是24位就是用这代码进行转换成8位,样本已训练成功.(16位亦可用).
2024/3/15 14:17:35
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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