1、官方labelme实现

如下是labelme官方网址#xff0c;提供了源代码#xff0c;以及相关使用方…这里主要是搬运一下能找到的

labelme标注的json文件数据转成coco数据集格式可处理目标框和实例分割的代码以供需要时参考和提供相关帮助。

1、官方labelme实现

如下是labelme官方网址提供了源代码以及相关使用方法包括数据集格式转换要仔细了解的可以细看。

网址https://github.com/wkentaro/labelme

如果自己使用后有其他可改进的想法可以尝试看源码修改增加相关功能

可以看到相关工作的介绍里面提供了把实例分割标注文件转成COCO格式的功能。

网址https://github.com/wkentaro/labelme/tree/main/examples/instance_segmentation

进入网址如下

转成coco数据集格式的代码可以包含水平框和实例分割的目标轮廓代码如下

#!/usr/bin/env

argparse.ArgumentParser(formatter_classargparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)parser.add_argument(input_dir,

helpinput

directory)parser.add_argument(output_dir,

helpoutput

directory)parser.add_argument(--labels,

helplabels

requiredTrue)parser.add_argument(--noviz,

helpno

osp.exists(args.output_dir):print(Output

directory

args.output_dir)sys.exit(1)os.makedirs(args.output_dir)os.makedirs(osp.join(args.output_dir,

JPEGImages))if

args.noviz:os.makedirs(osp.join(args.output_dir,

dataset:,

dict(infodict(descriptionNone,urlNone,versionNone,yearnow.year,contributorNone,date_creatednow.strftime(%Y-%m-%d

%H:%M:%S.%f),),licenses[dict(urlNone,

id0,

id],typeinstances,annotations[#

segmentation,

enumerate(open(args.labels).readlines()):class_id

starts

__ignore__continueclass_name_to_id[class_name]

class_iddata[categories].append(dict(supercategoryNone,

idclass_id,

glob.glob(osp.join(args.input_dir,

*.json))for

enumerate(label_files):print(Generating

dataset

labelme.LabelFile(filenamefilename)base

osp.splitext(osp.basename(filename))[0]out_img_file

JPEGImages,

labelme.utils.img_data_to_arr(label_file.imageData)imgviz.io.imsave(out_img_file,

img)data[images].append(dict(license0,urlNone,file_nameosp.relpath(out_img_file,

osp.dirname(out_ann_file)),heightimg.shape[0],widthimg.shape[1],date_capturedNone,idimage_id,))masks

for

labelme.utils.shape_to_mask(img.shape[:2],

points,

np.asarray(points).flatten().tolist()segmentations[instance].append(points)segmentations

instance,

class_name_to_id:continuecls_id

np.asfortranarray(mask.astype(np.uint8))mask

pycocotools.mask.encode(mask)area

float(pycocotools.mask.area(mask))bbox

pycocotools.mask.toBbox(mask).flatten().tolist()data[annotations].append(dict(idlen(data[annotations]),image_idimage_id,category_idcls_id,segmentationsegmentations[instance],areaarea,bboxbbox,iscrowd0,))if

not

imgviz.instances2rgb(imageimg,labelslabels,masksmasks,captionscaptions,font_size15,line_width2,)out_viz_file

Visualization,

.jpg)imgviz.io.imsave(out_viz_file,

viz)with

__main__:main()代码执行需要导入相关库缺少相关库自行下载安装。

然后是看代码执行命令

python

data_dataset_coco/annotations.json2、其他代码实现

import

save_json_path./coco.json)::param

labelme_json:

labelme_jsonself.save_json_path

[]self.categories

enumerate(self.labelme_json):with

open(json_file,

json.load(fp)self.images.append(self.image(data,

num))for

self.label:self.label.append(label)points

shapes[points]self.annotations.append(self.annotation(points,

label,

self.label:self.categories.append(self.category(label))for

annotation

self.annotations:annotation[category_id]

self.getcatid(annotation[category_id])def

image(self,

utils.img_b64_to_arr(data[imageData])height,

width

data[imagePath].split(/)[-1]self.height

heightself.width

len(self.categories)category[name]

label[0]return

[list(np.asarray(points).flatten())]annotation[iscrowd]

0annotation[area]

self.getbbox(points)))annotation[category_id]

label[0]

self.getcatid(label)annotation[id]

self.annIDreturn

self.polygons_to_mask([self.height,

self.width],

[left_top_c,left_top_r,right_bottom_c

left_top_r,]def

polygons))PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xyxy,

outline1,

self.imagesdata_coco[categories]

self.categoriesdata_coco[annotations]

data_cocodef

json)self.data_transfer()self.data_coco

self.data2coco()print(self.save_json_path)os.makedirs(os.path.dirname(os.path.abspath(self.save_json_path)),

exist_okTrue)json.dump(self.data_coco,

w),

argparse.ArgumentParser(descriptionlabelme

annotation

file.)parser.add_argument(labelme_images,helpDirectory

labelme

files.,typestr,)parser.add_argument(--output,

helpOutput

parser.parse_args()labelme_json

glob.glob(os.path.join(args.labelme_images,

*.json))labelme2coco(labelme_json,

args.output)代码执行命令