利用labelme制作自己的coco数据集(labelme转coco数据集）

最近做一个项目，需要用到coco格式的数据集，由于本人深度学习刚刚学习不到一年，水平有限，在labelme生成的json文件转换到coco文件卡了很久，网上看一些博客也是各种报错，可能自己的电脑问题吧。下面说一下我自己遇到的坑，以作记录。

一：安装labelme

建议之间安装在conda(base)环境下，方便启用

# 打开cmd直接pip
pip install labelme

#推荐使用镜像源，我自己比较喜欢豆瓣源
pip install labelme -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

安装成功后cmd直接启用

 之后自己挑弹出labelme操作框

 二：打标

新建文件夹数据集文件夹

 将需要打标的图片放入train2014中，val2014同理

回到labelme，选择对应图片的文件夹

 点击labelme的File

一般情况下选择自动保存（后面处理时方便）

和save with Image data（否则会报错，转换时需要）

打标是我这里是关键点打标

需要在矩形框内打关键点

 CTRL+R选择矩形框

 在对应图片后面生成对应的labelme的label

 三：转换到coco格式数据集

下载labelme源码

 直接git即可

运行labelme2coco.py

 powershell运行

python labelme2coco.py data_annotated data_dataset_coco --labels labels.txt

或者cmd中

E：#自己文件下的盘位置

cd E:\0DATA\2022autumn\9-22\labelme\examples\instance_segmentation # 进入文件路径

python labelme2coco.py data_annotated data_dataset_coco --labels labels.txt

形成新的data_dataset_coco文件夹

转换完成