使用labelme標記自己的資料json
1 下載labelme
activate自己的環境,然後輸入 install labelme,直接安裝就好了
2執行labelme
直接在promt裡面輸入labelme就可以
接下來open-editpoly-save
將標註好的json檔案生成資料集
這裡是批量生成的
1,在自己的路徑下找到labelme_json_to_dataset.exe檔案,我的是在C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\Scripts下面,修改這個檔案,程式碼如下:
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()
然後cmd去執行自己的那個檔案,就是後面加上要裝換的json資料夾,這個資料夾下面存放的是你自己標記資料儲存的json檔案。
例如我的目錄下存放的是這些檔案
我就把這個檔案的目錄名字放在這裡。
轉化後的檔案會自動儲存子在C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\Scripts下面,如圖所示:
根據自己的需求進行復制就好了,感覺這個檔案是可以轉換好放在一個檔案裡面的。只是我不會而已。好吧,我可以試一下的。
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