labelme2voc问题求助
使用labelme标注完成后，运行python labelme2voc.py docs target --labels labels.txt时，提示Creating dataset: 2voc
class_names: ()
Saved class_names: 2voc\class_names.txt
Generating dataset from: docs\street - 2.json
Traceback (most recent call last):
File "labelme2voc.py", line 156, in <module>
main()
File "labelme2voc.py", line 119, in main
label_name_to_value=class_name_to_id,
File "E:\anaconda\envs\labelme\lib\site-packages\labelme\utils\shape.py", line 69, in shapes_to_label
cls_id = label_name_to_value
KeyError: 'person'
请问是什么原因啊 从错误信息来看，问题出在你的`labels.txt`文件中缺少与 JSON 文件中标注的标签匹配的类别名。例如，错误信息显示`KeyError: 'person'`，这意味着你的标注文件中包含`person`这个类别，但在`labels.txt`中没有找到相应的类别定义。
解决这个问题的方法是：
1. 打开你的`labels.txt`文件，确保其中包含了所有在标注文件（即你的 JSON 文件）中用到的类别名。每个类别名应该占一行。
2. 确保类别名拼写正确并且没有不必要的空格。
例如，如果你的 JSON 文件中使用了`person`、`car`等类别，你的`labels.txt`文件应该包括：
background
person
car
确保每个类别名称与标注文件中的名称完全一致（包括大小写）。完成修改后，再次运行转换脚本，应该能够解决该问题。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 __ignore__
_background_
aeroplane
bicycle
bird
boat
bottle
bus
car
cat
chair
cow
diningtable
dog
horse
motorbike
person
potted plant
sheep
sofa
train
tv/monitor
labels.txt中的内容都是直接从github上下载下来使用的，没有手动增加其它的类别。
三一王 发表于 2024-11-19 16:38
__ignore__
_background_
aeroplane
bicycle
bird ...
看起来你的 `labels.txt` 文件内容是正确的，且包含了 `person` 这个类别。这里有几个可能导致错误的地方，你可以逐一检查：
1. **文件路径**：确保 `labels.txt` 文件的路径是正确的，并且在运行脚本时能被正确读取。
2. **文件编码**：确保 `labels.txt` 文件的编码格式是 UTF-8。在某些情况下，编码问题可能导致文件无法正确读取。
3. **脚本问题**：确认 `labelme2voc.py` 脚本中有没有对 `labels.txt` 的读取路径或方法进行硬编码。可能需要查看代码中有没有直接影响 `label_name_to_value` 创建的代码。
4. **环境问题**：有时不同版本的 Python 或依赖库可能导致不兼容问题，确保运行你的脚本的 Python 环境是正确的。
5. **名称和标注一致性**：必须确保 JSON 标注文件中的类别名正好与 `labels.txt` 中的类别名匹配，无论是拼写还是大小写。
如果这些检查没有发现问题，你可以尝试将例子减少到一个实际存在且简单的类别来测试，比如仅使用 `person`，以确认脚本能正确运行并排除其他因素影响。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 清除掉json文件后，我将labels.txt中的类别删除到只剩‘car’，然后重新标注并生成json文件，依旧还是同样的keyerror问题 三一王 发表于 2024-11-19 16:48
清除掉json文件后，我将labels.txt中的类别删除到只剩 ...
如果删除了其他类别只保留 `car`，并重新标注及生成 JSON 文件后依然出现 `KeyError`，那么问题可能出在配置或脚本读取类别文件的逻辑上。你可以尝试以下方法：
1. **检查脚本中读取类别的逻辑**：
仔细检查 `labelme2voc.py` 脚本中是否有读取 `labels.txt` 文件的特定逻辑，确保它确实正确读取了类别。某种情况下，脚本可能默认从其他位置获取类别信息。
2. **调试输出类别信息**：
在脚本中加入调试代码，在读取 `labels.txt` 后输出所有读取的类别，确保其内容正确被引入。
# Example:
# After the code for reading the labels.txt file:
print("Class names loaded:", class_name_to_id)
3. **检查 JSON 文件**：
确保新标注生成的 JSON 文件中确实只包含标记为 `car` 的对象。
4. **手动测试路径**：
确保在调用 `labelme2voc.py` 时，提供的路径正确且文件权限允许读取。
5. **环境清理**：
有时候，虚拟环境中可能会残留一些过时的依赖或未清理的临时文件。可以尝试创建一个新的虚拟环境，重新安装所需的依赖库，然后测试脚本。
如果这些检查仍然无法解决问题，可以尝试将复制的脚本和数据放置在一个全新的目录中再试，再次确保没有因相对路径或文件权限问题导致的读取失败。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 json文件中的类别只有‘car’，更换环境后仍是相同的报错
解决了 labelme2voc.py 文件中有一些之前因为其它bug被我注释掉的内容，恢复了就好了 三一王 发表于 2024-11-19 16:59
json文件中的类别只有‘car’，更换环境后仍是相同的 ...
如果问题仍然存在，可能需要更深入地检查你的 `labelme2voc.py` 脚本。请按照以下步骤尝试定位和解决问题：
1. **确认类别加载**：在 `labelme2voc.py` 文件中，找到加载 `labels.txt` 文件的部分。通常是一段打开文件并读取每一行的代码。确保每个类别名被正确地存储到一个可用于映射的变量中。
2. **调试输出**：在加载类别后立即输出类别表。这样可以验证你的 `labels.txt` 是否被正确加载以及是否能被脚本所见。
print("Loaded class names:", class_name_to_id)# class_name_to_id 是脚本中保存类别的变量
3. **修改 KeyError 捕获**：尝试在有可能抛出 `KeyError` 的地方加入调试输出或异常捕获语句，以更详细地了解 `class_name_to_id` 的状态和调用情况。例如：
try:
cls_id = label_name_to_value]
except KeyError:
print(f"KeyError for label: {shape['label']}")
print("Current label_name_to_value mapping:", label_name_to_value)
raise
4. **路径和文件格式**：确认 `labels.txt` 的路径是绝对正确的路径。如果存在多个相似文件，确保脚本读取的是你实际编辑的那个。并且确保文件中没有隐藏字符（可以用文本编辑器查看隐藏字符）。
5. **文件权限**：确认 `.json` 和 `labels.txt` 均有适当的读取权限。
如果经过这些检查还是没有解决问题，可能需要更具体地查看代码实现，以便更好的定位问题具体出在哪里。可以考虑对 `labelme2voc.py` 进行一些小测试，例如直接加载 `labels.txt` 内容确认到终端是否有输出，来协助定位问题。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
labelme 不太好用，建议可以部署一个 CVAT
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