labelme可以旋转矩形框吗

### LabelMe实现最小外接矩形标注方法 LabelMe 是一种用于图像标注的工具，支持多种类型的标注方式，包括多边形、矩形以及点等。为了生成最小外接矩形 (Minimum Bounding Rectangle, MBR)，通常可以通过以下两种途径来完成： #### 方法一：通过手动绘制多边形并计算其最小外接矩形 如果用户在 LabelMe 中选择了多边形模式进行标注，则可以在后续处理阶段利用 OpenCV 或其他库自动计算该多边形的最小外接矩形。 以下是基于 Python 和 OpenCV 的代码示例[^3]，展示如何从一个多边形顶点集合中提取最小外接矩形： ```python import cv2 import numpy as np # 假设这是由LabelMe导出的一个多边形坐标列表 polygon_points = [[10, 10], [20, 50], [70, 80], [90, 20]] # 转换为NumPy数组以便OpenCV操作 pts = np.array(polygon_points) # 计算最小外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(pts) box = cv2.boxPoints(rect) # 获取四个角点 box = np.intp(box) # 将浮点数转换为整型 print("最小外接矩形的四个角点:", box) ``` 此代码片段展示了如何使用 `cv2.minAreaRect` 函数获取任意形状的最小包围盒，并返回旋转后的矩形边界框及其对应的四个角点。 --- #### 方法二：直接使用 LabelMe 提供的功能 虽然 LabelMe 默认不提供专门针对“最小外接矩形”的选项，但它允许用户以矩形形式标注对象。当用户选择矩形模式时，实际上已经定义了一个轴对齐的外接矩形。对于更复杂的场景（例如倾斜的目标），可以先用多边形标注目标区域，再借助外部脚本将其转化为最小外接矩形。 假设我们已经有了 JSON 文件格式的数据集，其中包含了多个标注实例，下面是一个简单的解析流程[^4]: ```python import json def load_labelme_json(json_file_path): with open(json_file_path, 'r') as f: data = json.load(f) shapes = [] for shape in data['shapes']: label = shape['label'] points = shape['points'] # 多边形或矩形的顶点 if shape['shape_type'] == 'rectangle': min_x = min(points[0][0], points[1][0]) max_x = max(points[0][0], points[1][0]) min_y = min(points[0][1], points[1][1]) max_y = max(points[0][1], points[1][1]) bbox = { "xmin": min_x, "ymin": min_y, "xmax": max_x, "ymax": max_y } elif shape['shape_type'] == 'polygon': pts = np.array(points).astype(np.float32) rect = cv2.minAreaRect(pts) ((cx, cy), (w, h), angle) = rect bbox = { "center_x": cx, "center_y": cy, "width": w, "height": h, "angle": angle } shapes.append({"label": label, "bbox": bbox}) return shapes json_data = load_labelme_json('example.json') for item in json_data: print(item["label"], item["bbox"]) ``` 上述函数能够读取标准的 LabelMe JSON 输出文件，并区分不同的标注类型（如矩形或多边形）。如果是多边形标注，则会进一步调用 OpenCV 来求解最小外接矩形。 --- ### 总结 无论是采用手动还是自动化的方式，在实际应用过程中都可以灵活调整策略以适应具体需求。值得注意的是，尽管 CornerNet 可能存在一些局限性[^2]，但在某些特定领域仍然具有较高的实用价值；而像 Mosaic 这样的数据增强技术则有助于提升模型泛化能力[^1]。

### Labelme 中用于编辑标注框的快捷键 Labelme 是一款功能强大的图像标注工具，支持多种操作以提升工作效率。以下是关于 **Labelme 编辑标注框的快捷键** 的详细介绍： #### 常见快捷键列表 - 创建新的标注框可以通过点击并拖拽完成，或者按下 `W` 键来快速创建一个新的矩形标注区域[^1]。 - 如果需要调整现有的标注框大小或形状，可以直接单击目标标注框进入编辑模式，随后通过鼠标拖动边角点实现缩放或旋转。 - 若要删除某个特定的标注框，只需选中该标注框后按键盘上的 `Delete` 或 `Backspace` 即可[^3]。 #### 高效编辑技巧 对于已经存在的标签对象： - 使用 `Ctrl + D` 可复制当前选定的标签到画布上其他位置。 - 当前版本还允许用户利用滚轮配合按键来进行全局视图控制；例如，“Ctrl + 滚轮”能够平滑调节整个工作区画面的比例尺以便更精细地处理细节部分[^4]。 ```python # 示例代码片段展示如何加载 labelme JSON 文件并转换成自定义格式 import json def load_labelme_json(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as f: data = json.load(f) shapes = [] for shape in data['shapes']: points = shape["points"] # polygonal annotations label = shape["label"] # Add your conversion logic here... return converted_data_structure ``` 上述脚本仅作为参考用途说明可能涉及的数据结构访问方式之一，并不直接影响实际软件界面内的交互行为。