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Python-labelme用Python实现的图像可视化标记工具 评分:

labelme：用Python实现的图像可视化标记工具
2019-08-11 上传 大小：10.00MB
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基于Python实现的图像文字识别OCR工具【100012061】

功能列表 文本区域检测 + 文字识别 文本区域可视化 文字内容列表 图像、文件夹加载 图像滚轮缩放查看 绘制区域、编辑区域 复制所选文本识别结果

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深度学习 标注工具 labelme windows10 免装环境

可以不用安装环境 直接在windows上面运行

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数据集标签 labelme和json转png.docx

json转png

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data_analyse_python3_json文件处理_

分析labelme批量处理得到的json文件。

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Labelme-master.zip

labelme是一种高效快速的深度学习标签标注，数据集的制作离不开标签标注，labelme流行广应用广泛

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python项目文档：批量统计labelme标注的json文件中类别数

这个项目的出发点是：针对LabelMe标注工具生成的大量JSON标注文件设计的一个批处理执行程序，用于统计不同类别在标注数据集中出现的次数。 用户只需运行该exe文件，指定包含多个LabelMe JSON文件的目录，程序即可自动遍历所有文件，解析其中标注的类别信息，并汇总统计各类别的数量。 其效果表现为输出一份清晰的类别统计报告或者可视化图表，便于用户快速了解数据集的类别分布情况，对于训练深度学习模型时选择或平衡样本数据极为有用。

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基于Python和深度学习模型的手语翻译程序.zip

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labelme.exe

打包好的labelme.exe,包括标注工具labelme在windows上的可执行文件exe,无需安装python，在windows下直接打开使用

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基于labelme的卫星影像中养殖塘标注流程.docx

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labelme安装与使用教程

用于分割图像的标注工具labelme安装与使用说明 用于分割图像的标注工具labelme安装与使用说明

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LabelMe之json转nii

1. 批量生成每张图片的标注结果文件夹(含 img.png, label.png, label_names.txt, label_viz.png） 2. 将所有.json 导出的标注文件夹中的 img.png, label.png 复制到相应的 img 和 label 文件夹中 3. 将 labelme 产生的 label 转化为二值图（ 红色替换为白色） 4. 将二值图转 nii

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Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.7z

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labelme：用Python实现的图像可视化标记工具-python

labelme：用Python实现的图像可视化标记工具 labelme：带有 Python 的图像注释工具 Labelme 是一种图形图像注释工具，其灵感来自 http://labelme.csail.mit.edu。 它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。 要求 Ubuntu / macOS / Windows Python2 / Python3 PyQt4 / PyQt5 安装 有选项： 平台 agonistic 安装：Anaconda、Docker 平台特定安装：Ubuntu、macOS Anaconda 需要安装 Anaconda，然后在下面运行：conda create --name=labelme python= 2.7 source activate labelme conda install pyqt pip install labelme Docker 你需要安装docker，然后运行如下： wget https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/labelme/master/scripts/label

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Python库 | enhancedlabelme-1.3.6.tar.gz

python库。 资源全名：enhancedlabelme-1.3.6.tar.gz

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labelme2mask转化、训练集测试集合划分的jupyter文件都在一个文件夹包中

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使用 Python 和 TensorFlow 构建深度人脸检测模型

在本教程中，我们将逐步介绍使用 Python 和 TensorFlow 构建用于人脸检测的深度学习模型的过程。人脸检测是许多计算机视觉应用的重要组成部分，包括人脸识别、监控和图像理解。我们将利用卷积神经网络 (CNN) 和 VGG16 架构的强大功能来完成此任务。

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labelme标注工具

深度学习标注工具，给没有代码基础的人员用的一个可视化窗口工具，双击直接运行，不需要安装。原版本是python3的一个工具生成的。方便标注人员在没有Python运行环境也能使用这个工具。希望对您有帮助。

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基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 实现的OCR工具源码，快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别

基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 实现的OCR工具源码，快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别 功能列表 文本区域检测+文字识别 文本区域可视化 文字内容列表 图像、文件夹加载 图像滚轮缩放查看 绘制区域、编辑区域 复制所选文本识别结果 软件架构 GUI 基于 PyQt5 + labelme 实现 OCR 基于 PaddleOCR 实现 icons 来源于 material-design-icons 使用说明 运行以下命令，即可启动软件。 python main.py

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Python将8位的图片转为24位的图片实现方法

主要介绍了Python将8位的图片转为24位的图片的实现代码，非常不错，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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