zl程序教程

您现在的位置是:首页 >  后端

当前栏目

实现labelme批量json_to_dataset方法

批量方法JSONJSON 实现 to Dataset labelme
2023-06-13 09:13:39 时间

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

labelme可以帮助我们快速的实现Mask-RCNN中数据集json文件的生成,然而还需要我们进一步的将json转成dataset,可以直接在cmd中执行labelme_json_to_dataset.exe C:\Users\Administrator\Desktop\total\1.json(路径),但是这个过程需要我们一个json文件的生成,过程很慢。

一、打开abelme安装目录

在lableme安装目录下有G:\Anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli目录,可以看到json_to_dataset.py文件

这里面提供将json转成dataset的代码,所以我们只需要在这个基础上更改即可。

二、代码实现

复制json_to_dataset.py文件,代码更改:

import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings
import PIL.Image
import yaml
from labelme import utils
import base64
def main():
warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the\n"
"JSON file to a single image dataset, and not to handle\n"
"multiple JSON files to generate a real-use dataset.")
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('json_file')
parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
args = parser.parse_args()
json_file = args.json_file
if args.out is None:
out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
else:
out_dir = args.out
if not osp.exists(out_dir):
os.mkdir(out_dir)
count = os.listdir(json_file) 
for i in range(0, len(count)):
path = os.path.join(json_file, count[i])
if os.path.isfile(path):
data = json.load(open(path))
if data['imageData']:
imageData = data['imageData']
else:
imagePath = os.path.join(os.path.dirname(path), data['imagePath'])
with open(imagePath, 'rb') as f:
imageData = f.read()
imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')
img = utils.img_b64_to_arr(imageData)
label_name_to_value = {'_background_': 0}
for shape in data['shapes']:
label_name = shape['label']
if label_name in label_name_to_value:
label_value = label_name_to_value[label_name]
else:
label_value = len(label_name_to_value)
label_name_to_value[label_name] = label_value
# label_values must be dense
label_values, label_names = [], []
for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]):
label_values.append(lv)
label_names.append(ln)
assert label_values == list(range(len(label_values)))
lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)
captions = ['{}: {}'.format(lv, ln)
for ln, lv in label_name_to_value.items()]
lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
out_dir = osp.basename(count[i]).replace('.', '_')
out_dir = osp.join(osp.dirname(count[i]), out_dir)
if not osp.exists(out_dir):
os.mkdir(out_dir)
PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
#PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))
with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
for lbl_name in label_names:
f.write(lbl_name + '\n')
warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
info = dict(label_names=label_names)
with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)
print('Saved to: %s' % out_dir)
if __name__ == '__main__':
main()

然后替换之前json_to_dataset.py文件。

三、执行与查看

在cmd中cd到label_json_to_dataset.py路径下,然后输入

路径只需要输入到文件夹即可,不需要具体指定json文件。

然后在安装目录下的Scripts路径下可以查看到批量保存的json文件夹。

如果有兴趣,可以看一下python3.7.0+win10安装labelme实现批量操作的。https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/111041776

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/195004.html原文链接:https://javaforall.cn