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将labelme_json批量转换为dataset数据

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简介:
本工具提供了一种高效的方法,用于将大量LabelMe JSON文件批量转换为统一格式的数据集文件,便于后续的数据处理和模型训练。 使用labelme_json_to_dataset进行批量数据转换以提高效率,并下载后根据自己的路径进行修改。例如:对于文件夹中的所有符合条件的文件(如`./img+json_org*`),可以采用这种方法来处理它们。

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客服
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  • labelme_jsondataset
    优质
    本工具提供了一种高效的方法,用于将大量LabelMe JSON文件批量转换为统一格式的数据集文件,便于后续的数据处理和模型训练。 使用labelme_json_to_dataset进行批量数据转换以提高效率,并下载后根据自己的路径进行修改。例如:对于文件夹中的所有符合条件的文件(如`./img+json_org*`),可以采用这种方法来处理它们。
  • jsondataset的python脚本
    优质
    这是一个Python脚本工具,能够高效地将JSON文件批量转换为Dataset格式,便于数据处理和机器学习任务。 使用Labelme工具标注图片时,默认情况下只能处理一张图片的转换。为了批量处理多张图片,请将以下代码替换到E:\anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli文件夹下的json_to_dataset.py文件中(这是通过Conda安装Labelme后的默认路径)。然后,在你希望保存生成数据集的位置打开命令行,输入`labelme_json_to_dataset C:/Users/llin/Desktop/tomato/FCN` (请将后面的路径替换为包含你的JSON文件的实际位置)。
  • xlscsv
    优质
    本工具专为用户设计,能够高效地将大量XLS格式文件批量转换成CSV格式,简化数据处理流程,提高工作效率。 包含两个文件:xls2csv.bat可以将文件夹下的所有.xls文件批量转换为CSV格式;另一个是xls2csv.vbs,用于单独将一个.xls文件转换成.csv格式。
  • xlscsv
    优质
    本工具提供高效便捷地将大量XLS文件快速转换成CSV格式的功能,适用于需要处理大规模数据表格转换的用户。 在IT行业中,数据格式的转换是一项常见的任务,特别是在处理电子表格时。本教程将详细介绍如何利用微软的Automation技术批量将XLS(Excel 97-2003工作簿)文件转换为CSV(逗号分隔值)文件。CSV文件因其简洁、通用且易于在不同程序间交换数据而广受欢迎。 我们需要理解XLS和CSV的基本概念。XLS是Microsoft Excel早期版本使用的文件格式,可以包含复杂的公式、图表和格式化。而CSV是一种纯文本格式,只包含表格数据,并用逗号分隔每一列,便于导入各种数据库或数据分析工具。 批量转换的核心在于编写一个自动化脚本,在这里通常使用Visual Basic for Applications (VBA),它是嵌入在Excel中的编程语言。下面是一个简单的VBA代码示例,用于实现批量转换: ```vba Sub ConvertAllXLSToCSV() Dim folderPath As String Dim filePath As String Dim wb As Workbook 设置文件夹路径,存储含XLS文件的文件夹 folderPath = C:YourFilePath 遍历文件夹中的所有XLS文件 If Right(folderPath, 1) <> \ Then folderPath = folderPath & \ filePath = Dir(folderPath & *.xls) 循环处理每个XLS文件 Do While filePath <> Set wb = Workbooks.Open(folderPath & filePath) 将当前打开的XLS文件保存为CSV wb.SaveAs Replace(wb.FullName, .xls, .csv), xlCSV 关闭工作簿,释放资源 wb.Close SaveChanges:=False 获取下一个XLS文件 filePath = Dir Loop End Sub ``` 在这个脚本中,我们首先定义了要处理的文件夹路径,然后使用`Dir`函数遍历该文件夹内的所有`.xls`文件。对于每个找到的文件,我们用`Workbooks.Open`打开它,并接着使用`SaveAs`方法将其另存为CSV格式,同时保留原文件名但改变扩展名为.csv。随后关闭工作簿并继续处理下一个文件。 要运行此脚本,请在Excel VBA编辑器中创建一个新的模块,并将上述代码粘贴到其中。记得替换C:YourFilePath为实际的文件夹路径。然后,运行`ConvertAllXLSToCSV`宏即可。 批量转换XLS到CSV的自动化过程不仅可以节省大量手动操作的时间,在处理大量数据时也非常高效。通过学习和理解这种自动化技术,IT专业人士能够提高工作效率,尤其是在数据管理和分析场景下。同时这也展示了VBA在解决实际问题中的强大能力。
  • Word DocDocx
    优质
    本工具能够高效地将大量旧版Word文档(.doc格式)自动转换为现代Office Open XML文档(.docx格式),极大地方便了文件管理和使用。 批量将Word中的DOC格式文件转换为Docx格式。
  • txtword文档
    优质
    本工具能够高效地将多个TXT文本文件批量转换为Word文档格式,方便保存和编辑。适合需要处理大量文字资料的用户使用。 将.bat文件放入你要转换的txt文件夹内并执行即可。
  • TDMSExcel文件
    优质
    本工具旨在高效地将National Instruments公司的TDMS(Test Data Management System)格式数据文件批量转换为易于编辑和分析的Excel文件,适用于需要处理大量实验或测试数据的研究人员及工程师。 批量转换TDMS文件为Excel格式的LabVIEW程序可以自动搜索指定文件夹内的所有TDMS文件,并获取每个文件中的组名称以及选择特定通道名称,最后将数据输出到相应的Excel文件中。
  • PDG文件PDF
    优质
    本工具提供高效便捷的服务,能够帮助用户快速地将PDG格式的文件批量转换成PDF格式,满足各类文档处理需求。 超星图书转换利器 FreePic2Pdf 和 Pdg2Pic 最新绿色版(pdg转pdf)包含Pdg2Pic和FreePic2Pdf两部分软件。 **Pdg2Pic 功能:** 将PDG文件转换为图像文件(包括TIFF、JPG、PNG),具备以下特点: - 转换过程不占用系统剪贴板,不影响用户在前台的正常工作。 - 自动统计打开目录中的PDG文件格式,并报告结果。 - 按照封面、前言、目录、正文和附录顺序排列文件或手动调整位置。 - 提供预览功能,在转换之前浏览PDG图像及信息。 此外,如果转换过程中出现错误,将生成日志以帮助定位问题。对于PDG文件的扫描DPI自动保存到TIFF/PNG中,便于后续PDF页面大小指定。纯JPG PDG直接复制为JPG;黑白PDG转存CCITT G4 TIFF获取高压缩比;灰度/彩色转换成有损或无损压缩格式(如JPEG/TIFF/JPEG 2000)。与FreePic2Pdf配合,可自动生成PDF多级书签、三段页码及文档属性。还可以将PDG文件OCR为文本。 Pdg2Pic基于超星浏览器的Pdg2控件实现,需安装或注册该控件才能运行。本软件不侵犯版权,仅用于合法途径获取PDG文件,并希望在更友好的环境下阅读而进行格式转换。 **FreePic2Pdf 功能:** 将图像(TIFF、JPG、PNG等)合并为PDF: - 对JPEG 2000和有损压缩的JPG及采用JPEG/OJPEG算法的TIFF,直接嵌入原始数据流避免重新压缩造成的质量损失;对无损压缩图进行解码后处理。 - 支持多页TIFF、动画GIF等格式。 此外,支持指定PDF页面大小(包括A4、B5和国内常用规格)及边距。通过接口生成书签、分段页码,并设置文档属性。软件开源无需第三方控件或软件运行。需要安装Adobe PDF Reader等阅读器查看制作的PDF文件。 **使用步骤:** 1. 使用Pdg2Pic前,需将超星浏览器中的Pdg2.dll复制到系统目录并注册。 2. 选择PDG文件夹,并设置转换后的图像存放位置(建议新建空白文件夹)。 3. 参数默认或自定义后开始转换。 接着使用FreePic2Pdf: 1. 点击“选择需要转换的图象文件”,全选所需图片; 2. 指定PDF输出路径,可通过记事本创建空PDF; 3. 默认参数设置即可; 最后点击“开始转换”完成操作。
  • 图片网页
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    本工具提供便捷高效的解决方案,能够快速地将大量图片文件格式化并自动转化为适配各种设备浏览的网页形式。 可以将某个文件下的图片批量转换成网页格式,然后使用Kindlegen或CHM制作软件来创建电子书。
  • PCD编码ASCII.py
    优质
    本Python脚本用于高效地将大量PCD(Point Cloud Data)文件批量转换为ASCII格式,便于数据处理和分析。 将PCD文件的二进制编码形式转换为ASCII编码的具体方法可以参考相关文章中的详细解释。该过程通常涉及使用特定软件或编写脚本来读取原始的二进制数据,并将其以人类可读的形式输出,以便于分析和处理。在进行这种格式转换时,需要确保正确解析点云数据结构,并且注意保持所有信息的一致性和完整性。