在ubuntu16.04下，使用labelme工具对训练数据集进行标注的之后，想把json文件转换成对应的mask图片，发现不断报错，诸如
NameError: name 'labelme' is not defined
No Qt bindings could be found
最后发现还是labelme的库版本装的不对，因此卸载装成labelme==3.16.2版本的即可解决。
pip uninstall labelme
pip install labelme==3.16.2
解决问题。
在ubuntu16.04下，使用labelme工具对训练数据集进行标注的之后，想把json文件转换成对应的mask图片，发现不断报错，诸如NameError: name 'labelme' is not defined或者No Qt bindings could be found最后发现还是labelme的库版本装的不对，因此卸载装成labelme==3.16.2版本的即可解决。pip uninstall labelmepip install labelme==3.16.2解决问...
NameError: name ‘xxx’ is not defined
第一个练手小项目遇到N个NameError，技能熟练度蹭蹭往上涨，哈哈…
转发一个网上的比较全的解决贴，共勉。
原址：https://www.cnblogs.com/zyh19980816/p/11844659.html
问题一：name ‘name’ is not defined
“name"两端是双下划线”_"，不是只有一个""。
问题二：name ‘messagebox’ is not defined
“ ” 内为某个数据库的子
News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。
仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。
使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调整下，可以省掉一些Debug的无用功夫。
举例说明：
数据集不同，计算BBOX左上角和右下角的Points下标也不一定相同，需要确认下。
标注工具和常见的两种数据集格式
Labelme是我用的标注工具，对图像进行多种类型的标注，可以直接得到json文件。GitHub地址如下：
PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集，其数据集的标注形式成为了通用的标注方式，常见的视觉模型的训练
关于json_to_dataset时出现 module ‘labelme.utils’ has no attribute ‘draw_label问题解决’**
相信肯定很多朋友遇到过这种问题：
终端显示模块utils缺少属性draw_label.
其实呢，这个问题我弄了两天都没有解决，最后我决定放弃这个函数。
之后怎么办呢，相信出现这种问题时大家都是从别人博客里copy过json_to_dataset这个文件的代码的。既然别人的代码修改时避不开draw_label，我选择回到最开始。
直接修改label的json_to_dataset文件初始代码
你可能会说，以前的代码已经没了，不要紧，
def load_data():
from keras.datasets import mnist
# global train_image, train_lable , test_image, test_lable
(train_image, train_lable), (test_image, test_lable) = mnist.load_data.
解决NameError: name ‘xxx’ is not
defined
在使用pycharm进行链家爬虫的时候，发现
NameError：name 'xxx’is not define
起初还以为是没有定义
仔细检查了之后发现没有问题
四处查找
解决方法
最终在这个博文里找到
解决方法
Python中对错误
NameError: name ‘xxx‘ is not
defined进行总结
最后发现是if语句和class没有对齐
成功
解决！
# 进行监督学习，既有标签学习
def series_to_supervised(data,n_in=1,n_out=1,dropnan=True):
n_vans = l if type(data)is list else data.shape[1]
df = DataFrame(data)
cols,names = list(),list()
# 定义输入序列
for i in range(n_in,0,-1):
cols.append(df.s.
最近在使用python写实验遇到这个问题：
NameError: name ‘xxx’ is not defined
在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况：
错误NameError: name ‘xxx’ is not defined总结
情况一：要加双引号（" "）或者（’ '）而没加
情况二：字符缩进格式的问题
情况三：if __name__=='__main__' : 没有和class类进行对齐
情况四：NameError: na
### 回答1：
这个错误提示是说在 labelme 模块中没有找到 labelfile 属性。可能是因为你的代码中使用了这个属性，但是它并不存在于 labelme 模块中。你需要检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者其他问题。如果需要使用这个属性，你可以尝试查找一下是否有其他的模块或者库可以提供这个功能。
### 回答2：
这个错误出现在使用 Python 编程语言以及 Labelme 工具时。它的意思是在 labelme 模块中没有找到 labelfile 属性。
首先，我们需要了解 Labelme 工具的用途。Labelme 是一个开源的、交互式的图像注释工具，可以用于标记图像中不同目标、区域和边框。当一个用户在代码中调用 labelme.labelfile 属性时，目的是读取图像文件中的标注信息。
当出现 “AttributeError: module 'labelme' has no attribute 'labelfile'” 错误时，通常是因为程序并没有正确地导入 labelme 库。解决此问题的第一步是要确保代码中正确地导入了 labelme 模块，以及正确地安装了相关的依赖包。
接下来，我们需要确认文件中是否存在 labelfile 属性。如果文件中确实没有这个属性，那么我们需要再次安装或者更新 Labelme 工具，确保最新版本的 Labelme 已经被正确地安装了。我们也可以检查一下 Labelme 工具的文档，了解更多关于 labelfile 属性的相关信息和用法。
在大多数情况下，这种错误出现的原因都是因为代码中存在某种错误或者不完整的调用语法。可以通过检查代码中的语法错误和遵循 Python 的最佳编程实践来避免此错误的发生。同时，我们也可以参考 Python 和 Labelme 社区的相关文档和论坛，寻求更多的帮助和支持。
### 回答3：
这个错误是由于调用labelme.labelfile时，Python找不到对应的模块而引发的。可能是因为不存在名为“labelfile”的属性或函数。
通常出现此问题的原因是在导入labelme模块时使用了非常规的方法或出现了一些不兼容的版本问题。有一些解决方法可以尝试：
1. 确认标签文件模块是否存在：请检查是否已正确安装labelme，以及是否在import语句中正确指定了模块。如果标签文件模块确实不存在，可以尝试重新安装labelme并重新导入模块。
2. 查看Python版本是否兼容：有时，Python版本不兼容也会导致该错误。确保你正在使用与labelme兼容的Python版本。可以在官方文档中找到与最新版本兼容的Python版本信息。
3. 检查代码语法是否正确：该错误也可能是由语法错误引起的。检查你的代码是否有错别字、拼写错误、缺少括号、缩进等问题。
4. 尝试导入标签文件：可以尝试import label_file并直接使用该文件，而不是通过labelme.labelfile导入。这可能可以解决问题。
总的来说，解决该错误可能需要一些技术知识和经验。如果以上方法都无法解决问题，可以尝试向Python社区提交问题反馈，获取更多帮助和支持。
NaturalBase:
使用ZED相机踩坑记录--找不到import pyzed.sl as sl libturbojpeg.so.0
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