功能说明将labelme标注的json文件中的坐标和label信息提取到txt文件中注意：labelme标注时使用“polygon”即画点标注方式，不是“rectangle”和“circle”标注方式，每个点坐标包括x和y,所以总共输出8个坐标值和1个label值。json格式批量转换dir_json为json文件夹dir_txt为txt文件夹同级目录下创建json2txt.py文...

# -*- coding:utf-8 -*-import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import getcwdimport numpy as npfrom PIL import Imageimport shutilimport matplotlib.pyplot as pltimport imgaug as i

转载：https://blog.csdn.net/qq_36848732/article/details/106464185功能：labelImg标注过的图片水平翻转，对应的xml标注信息也同步水平翻转。代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import osimport sysimport reimport xml.etree.ElementTree as E

labelImg标注好的xml文件及文件内容格式如下：批量转换创建xml2csv.py文件，文件内容如下：# -*- coding:utf-8 -*-import osimport globimport pandas as pdimport xml.etree.ElementTree as ETimport randomdef xml_to_csv(path):xml_list = []xml_l

csv文件内容如下：编写脚本generate_tfrecord.py，用于生成TFrecord格式文件，代码内容如下：# coding:utf-8"""Usage:# From tensorflow/models/research/########################## Create train data:python generate_tfrecord.py --csv_input

创建一个文件夹命名json_to_xml，文件夹内共有三个py文件，分别是create_xml_anno.py，main.py，read_json_anno.py，如下所示：

labelImg标注的 xml格式数据如下：单个xml文件数据打开如下：python实现labelImg标注的 xml格式数据转换成 txt格式数据的代码xml2txt.py如下：# -*- coding: utf-8 -*-import osimport xml.etree.ElementTree as ETdirpath = 'raw_data/xml_raw'# 原来存放xml文件的目录ne

yolov5在模型推理阶段，命令如下：python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --device 0 --save-txt该命令中save_txt选项用于生成结果的txt标注文件，会生成每张图片对应文件名的txt检测框信息文件，每个txt会生成一行一个目标的信息，信息包括类别序号、

骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是skeletonize()函数和medial_axis()函数。1）skeletonize()函数在模块：skimage.morphology.skeleton

什么是数据扩增？数据扩增是对数据进行扩充的方法的总称。数据扩增可以增加训练集的样本，可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。通常在进行数据扩增操作的时候应该保持图像原本的标签不变，比如对于猫狗分类任务，rotate 或者 flip ，一般对标签是没有影响的，但是对于手写数字识别，比如 9 和 6 就不适用了。当然如果能相应的修改标签，对于网络训练来说是有益的，但是这将又是一