通过labelme标注的关键点数据增强（包括图像与json文件）

最新推荐文章于 2025-05-21 20:51:16 发布

原创

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#python

本文介绍了使用labelme标注的人体关键点数据集进行数据增强时遇到的问题及解决方案，包括json和图像文件的处理，解决了TypeError和图片变蓝的问题，但出现了新生成json文件过大的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近在尝试对自建的人体关键点数据集进行姿态聚类，使用labelme标注的数据集需要的时间太长了，于是自己标注了一部分，其他的数据想用数据增强方法进行扩充。

于是在优快云上找到了可以对json文件和图片都进行修改的文章，在此感谢原作者we34dfg，文章链接如下基于labelme的图片和json文件的扩增_we34dfg的博客-优快云博客，然而在运行代码的过程中，遇到了一些问题，于是在原文的基础上，对出现的问题进行了修改，修改后的代码放在文章的最后。

1.代码报错“TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable”

错误原因是json文件写入时内容的类型不对，在此感谢评论区southerx做出的解答，解决方式为修改 write_points_to_json x,y 前加上float new_point = [float(aug_points.keypoints[k].x), float(aug_points.keypoints[k].y)]，在代码中的体现如下：

原代码64-67行

for j in range(len(shapes[i]["points"])):
            new_point = [aug_points.keypoints[k].x, aug_points.keypoints[k].y]
            new_json['shapes'][i]["points"][j] = new_point
            k = k + 1
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/we34dfg/article/details/104752336

修改为

for j in range(len(shapes[i]["points"])):
            new_point = [float(aug_points.keypoints[k].x), float(aug_points.keypoints[k].y)]
            new_json['shapes'][i]["points"][j] = new_point
            k = k + 1

2.运行后的文件使用labelme查看变蓝