labelme2voc.py无法读取window下生成的json文件

在Windows环境下运行labelme2voc.py时遇到LabelFileError,原因是路径中的''字符导致的问题。解决方法是在脚本中添加代码,将所有''替换为'/',以便在Linux系统中正确解析图片路径。

labelme2voc.py无法读取window下生成的json文件


在windows系统下,利用labelme标注图像生成的json文件,图像的路径是反斜杠的,例如:“imagePath”: “…\imgs\28.9_3.jpg”;如果在linunx系统下,运行 python labelme2voc.py --input_dir jsons --output_dir data_dataset_voc --labels labels.txt时,会提示错误:
Failed opening image file: jsons_win/…\stage_first\54_561_f.jpg
Traceback (most recent call last):
File “/home/zhangdeshan/.local/lib/python3.7/site-packages/labelme/label_file.py”, line 117, in load
base64.b64encode(imageData).decode(“utf-8”),
File “/data/envs/conda/lib/python3.7/base64.py”, line 58, in b64encode
encoded = binascii.b2a_base64(s, newline=False)
TypeError: a bytes-like object is required, not ‘NoneType’

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File “labelme2voc.py”, line 106, in
main(args)
File “labelme2voc.py”, line 52, in main
label_file = labelme.LabelFile(filename=filename)
File “/home/zhangdeshan/.local/lib/python3.7/site-

在转换 `labelme2voc.py` 脚本的功能或适配其他框架时,需要从脚本用途、依赖库、操作系统兼容性以及代码结构调整等多个方面进行操作。 ### 1. 功能转换与适配 `labelme2voc.py` 是用于将标注工具 LabelmeJSON 格式数据转换为 Pascal VOC 数据集格式的脚本。若需将其功能扩展到支持 COCO 或其他数据集格式,可以参考以下步骤: - **解析原始 JSON 文件**:Labelme 输出的 JSON 文件中包含了图像路径、标注类别及坐标信息。可以通过修改解析逻辑来提取这些数据[^4]。 - **生成目标格式文件**:根据目标数据集(如 COCO)的结构要求,调整输出文件的格式和组织方式。例如,在 COCO 中,所有标注通常存储在一个 JSON 文件中,而不是每个图像对应一个 XML 文件。 ### 2. 操作系统兼容性调整 由于 `labelme2voc.py` 原始设计是在 Linux 系统下运行,对于 Windows 用户来说,执行 `.py` 文件时需要在命令行前加上 `python` 来激活 Python 解释器。例如: ```bash python labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt ``` 这样可以在不同操作系统上确保脚本正确执行[^1]。 ### 3. 处理依赖问题 运行 `labelme2voc.py` 可能会遇到缺少依赖库的问题,比如 `imgviz` 库缺失导致的错误。解决方法是安装所需的 Python 包: ```bash pip install imgviz ``` 此外,还需要确认是否安装了其他必要的库,如 `labelme` 和 `numpy` 等[^3]。 ### 4. 版本兼容性 如果发现当前使用的 `labelme` 版本过高而导致 `labelme2voc.py` 无法正常工作,则可以尝试降级到一个已知兼容的版本。这可以通过指定版本号来安装特定版本的 `labelme`: ```bash pip install labelme==特定版本号 ``` ### 5. 代码结构调整 为了使 `labelme2voc.py` 更好地适配新的需求或者框架,可能需要对代码结构进行重构。这包括但不限于: - **模块化处理**:将不同的功能模块分离出来,以便于维护和重用。 - **异常处理增强**:增加更多的错误检查和异常处理机制,以提高脚本的健壮性和用户体验。 - **性能优化**:通过算法改进或利用更高效的库来提升数据处理的速度。 ### 示例代码片段 以下是一个简单的示例,展示如何使用 Python读取 LabelmeJSON 文件并提取基本信息: ```python import json def read_labelme_json(file_path): with open(file_path, 'r') as f: data = json.load(f) return data # 示例调用 json_data = read_labelme_json('path_to_your_file.json') print(json_data['shapes']) # 打印形状信息 ``` 通过以上步骤,可以有效地转换 `labelme2voc.py` 的功能,并使其适应不同的框架和环境需求。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值