Win10系統下安裝labelme，json檔案批量轉化

apan008發表於2019-07-29
Win10JSON

 

一、安裝環境：windows10，anaconda3，python3.6

        由於框架maskrcnn需要json資料集，在沒安裝labelme環境和跑深度學習之前，我安裝的是anaconda3，其中pyhton是3.7版本的，經網上查閱資料，經過一番查詢資料，發現，原來在2019年，TensorFlow還不支援python3.7，所以，迫於無奈，我只能乖乖把python的版本退回到3.6版本，具體步驟也很簡單。就是開啟anaconda prompt ,然後輸入conda install python=3.6，然後等待提示（y/n），輸入y，等待十幾分鍾，就會提示done，這樣的話，就表示python3.7已經退回到python3.6了。(經過嘗試這種方法在我這裡沒有行得通，可能跟網速有關，又嘗試了另一種方法,有興趣的可以嘗試一下。)索性就把labelme安裝到3.6中了。

二、安裝過程：

 

      1、管理員身份開啟 anaconda prompt

 

      2、輸入命令：conda create --name=labelme python=3.6

 

      3、輸入命令：activate labelme

 

      4、輸入命令：pip install pyqt5，pip install pyside2(自己剛開始沒有安裝pyside2,執行 \anaconda安裝目錄\envs\labelme\Scripts\label_json_to_dataset.exe 會出現module "pyside"缺失錯誤)

 

      5、輸入命令：pip install labelme（由於網路原因或者庫的地址，經常執行一半出現錯誤，不要氣餒，多執行幾次）

 

      6、輸入命令：labelme   即可開啟labelme。如下：

   

 

安裝完成後，需要使用再次啟動labelme。則需要重新開啟anaconda prompt，輸入activate labelme，進入labelme環境。再輸 入命令: labelme 即可

 

三、用labelme標註完圖片後，會生成json檔案

   以小貓為例：點選儲存會在自己的圖片目錄下生成json檔案

點點

 生成的json檔案並不能直接用，我們需要對他進行批處理才能成為maskrcnn需要的資料集，批量轉化如下：

abelme標註工具再轉化.json檔案有一個缺陷，一次只能轉換一個.json檔案，然而深度學習的專案通常需要大量的資料，那麼轉換.json檔案就是一個比較耗時的工作；因此，對labelme做出了改進，可以實現批量轉換.json檔案。 

在安裝Anaconda中找到json_to_dataset.py檔案如果未找到可以在計算機中搜尋，將該檔案程式碼修改為以下程式碼：

import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp
import warnings

import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils


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

    alist = os.listdir(json_file)
    


    for i in range(0,len(alist)):
        path = os.path.join(json_file,alist[i])
        data = json.load(open(path))

        out_dir = osp.basename(path).replace('.', '_')
        out_dir = osp.join(osp.dirname(path), out_dir)

        if not osp.exists(out_dir):
            os.mkdir(out_dir)

        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)

        PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.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()

 

操作命令如下圖：

生成效果如下：每張圖片生成五個檔案 ，這就是我們所需要的

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