labelme读取文件顺序

本文主要介绍了LabelMe4.5.10版本中,如何通过`__main__.py`调用`app.py`中的imageList函数,该函数负责读取并整理文件列表,以实现程序对文件的处理。

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labelme版本4.5.10
labelme的目录结构
在这里插入图片描述

  1. labelme通过在__main__.py中调用app.py,启动程序
  2. 读取文件列表的部分在app.py的imageList函数中
    def imageList(self):
        lst = []
        for i in range(self.fileListWidget.count()):
            item = self.fileListWidget.item(i)
            lst.append(item.text())
        return lst
<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何解析和处理由Labelme生成的JSON文件,特别是解码方法和示例代码。首先,用户提到的引用内容中有四个引用,我需要结合这些信息来构建答案。 首先,根据引用[1],里面提到读取LabelMe JSON文件的功能,包括解码图像、加载类别标签、转换多边形标注到YOLOv8格式,绘制标注并保存。这应该包含一些具体的步骤和可能的代码结构。而引用[2]和[3]则涉及Labelme数据的转换和操作,比如格式转换、数据清理等,这些可能对处理流程有帮助。引用[4]是关于JSON的基本结构,可能需要用来解释如何解析JSON文件。 用户需要的是方法和示例代码,所以我要分步骤说明,并提供相应的Python代码。首先,解析JSON文件需要用到Python的json模块,然后处理其中的图像数据、形状标注等信息。可能还需要将图像数据从Base64解码,如引用[1]提到的imagedata处理。此外,转换为YOLO格式需要计算归一化的中心点坐标和宽高,这涉及到坐标转换。 接下来,考虑代码的结构。首先导入必要的库,如json、base64、cv2、numpy。然后定义一个函数,比如read_labelme_json,接受JSON文件路径作为参数。在函数内部,打开并加载JSON数据,提取图像数据。这里要注意,有些JSON文件可能直接包含图像路径,而有些可能嵌入图像数据作为Base64编码的字符串。引用[1]中提到从JSON解码并显示图像,所以需要处理Base64的情况,比如使用base64.b64decode处理imageData字段。 然后,处理shapes字段,提取每个多边形的标签和点坐标。对于YOLO格式的转换,需要获取图像的宽度和高度,然后将多边形坐标归一化。例如,计算多边形的边界框,找到最小和最大的x和y,然后计算中心点的相对位置和宽高,除以图像的尺寸进行归一化。这部分需要确保计算正确,避免错误。 绘制多边形标注可以使用OpenCV的polylines函数,将点坐标转换为整数元组,并绘制在图像上。之后,保存原始图像和带标注的图像,以及YOLO格式的TXT文件。注意路径处理和文件保存的步骤,确保输出目录存在。 在示例部分,用户可能需要一个完整的代码示例,包括读取JSON、处理数据、转换格式和保存结果。此外,需要解释每一步的作用,比如如何加载类别标签,如何转换坐标,以及如何保存结果。同时,需要提到可能的注意事项,比如处理不同形状类型(如多边形、矩形等),或者处理多个标注的情况。 可能的问题点包括:Base64解码是否正确,坐标转换是否准确,特别是归一化处理是否符合YOLO的要求。此外,需要考虑图像数据的存储方式,是直接读取文件还是从Base64解码。根据引用[1]中的描述,可能需要从JSON中读取imageData字段,并将其解码为图像数组,这可能需要使用cv2.imdecode处理解码后的字节数据。 另外,引用[3]中提到的一些操作,比如删除未标注图片、重命名等,可能不是当前问题的重点,但用户可能需要了解如何处理JSON中的标注数据,比如统计类别数量或修改类别名称,但这些可以作为相关问题的扩展。 最后,确保代码符合Python语法,正确使用库函数,并处理可能的异常情况,比如文件不存在或JSON格式错误。此外,根据用户提供的引用,特别是引用[1]中的功能列表,确保覆盖所有提到的功能点:读取JSON、解码图像、加载类别、转换格式、绘制标注、拼接保存图像、保存YOLO标注。 总结步骤: 1. 导入必要的库。 2. 读取并解析JSON文件。 3. 解码图像数据(Base64或文件路径)。 4. 提取形状标注(多边形点、标签)。 5. 转换为YOLO格式的归一化坐标。 6. 绘制标注并保存图像。 7. 保存YOLO格式的TXT文件。 需要测试代码是否涵盖这些步骤,并确保示例代码的正确性。同时,生成相关问题,如性能优化、处理其他形状类型、批量处理等,帮助用户进一步了解相关主题。</think>### 解析Labelme JSON文件的方法与示例代码 Labelme生成的JSON文件包含图像标注信息(如多边形坐标、类别标签等),解析过程需结合Python的JSON库和图像处理工具。以下是具体步骤和示例代码: --- #### **1. 读取JSON文件并解码图像** Labelme的JSON文件可能包含图像数据(Base64编码)或图像路径。需先解析JSON结构: ```python import json import base64 import cv2 import numpy as np def parse_labelme_json(json_path): with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 解析JSON[^4] # 解码图像数据(优先从Base64读取) if 'imageData' in data: image_bytes = base64.b64decode(data['imageData']) image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) else: image = cv2.imread(data['imagePath']) # 若为路径则直接读取[^1] return data, image ``` --- #### **2. 提取标注信息** JSON中的`shapes`字段存储所有标注形状(如多边形、矩形): ```python def extract_annotations(data): annotations = [] for shape in data['shapes']: label = shape['label'] points = np.array(shape['points'], dtype=np.int32) # 多边形顶点坐标 shape_type = shape['shape_type'] # 类型如"polygon" annotations.append({'label': label, 'points': points, 'type': shape_type}) return annotations ``` --- #### **3. 转换为YOLOv8格式** YOLO要求标注为归一化后的中心点坐标和宽高(相对于图像尺寸): ```python def labelme_to_yolo(annotations, image_width, image_height): yolo_lines = [] for ann in annotations: if ann['type'] != 'polygon': continue # 仅处理多边形 # 计算边界框 x_coords = ann['points'][:, 0] y_coords = ann['points'][:, 1] x_min, x_max = x_coords.min(), x_coords.max() y_min, y_max = y_coords.min(), y_coords.max() # 归一化 x_center = ((x_min + x_max) / 2) / image_width y_center = ((y_min + y_max) / 2) / image_height width = (x_max - x_min) / image_width height = (y_max - y_min) / image_height yolo_lines.append(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}") return yolo_lines ``` --- #### **4. 绘制标注并保存结果** 使用OpenCV绘制多边形,并保存图像和YOLO标注文件: ```python def visualize_and_save(image, annotations, output_image_path): # 绘制多边形 for ann in annotations: cv2.polylines(image, [ann['points']], isClosed=True, color=(0,255,0), thickness=2) # 保存带标注的图像 cv2.imwrite(output_image_path, image) ``` --- #### **完整示例代码** ```python def process_labelme_json(json_path, classes_file, output_dir): # 读取JSON和图像 data, image = parse_labelme_json(json_path) # 加载类别标签(从classes.txt) with open(classes_file, 'r') as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()] # 提取标注并转换格式 annotations = extract_annotations(data) yolo_lines = labelme_to_yolo(annotations, data['imageWidth'], data['imageHeight']) # 保存YOLO标注文件 txt_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(data['imagePath'])[0] + '.txt') with open(txt_path, 'w') as f: f.write('\n'.join(yolo_lines)) # 绘制并保存图像 visualize_and_save(image, annotations, os.path.join(output_dir, 'annotated_' + data['imagePath'])) ``` --- ### 相关注意事项 1. **类别ID映射**:需将`label`字段与`classes.txt`中的类别顺序匹配以生成正确的`class_id`[^2]。 2. **多形状支持**:上述代码仅处理多边形,如需支持矩形或圆形需扩展逻辑[^3]。 3. **批量处理**:可遍历文件夹中所有JSON文件实现批量转换[^1]。 ---
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