json2yolo

写了一个labelme的rectangle json文件转yolo格式的脚本,欢迎点赞使用~~~

话不多说直接上代码~

import json
import glob

def load(file,out_dir):
    # YOLOv5使用的标签映射,将LabelMe标签映射到对应的类别索引
    label_mapping = {
        'box': 0,
    }
    path = glob.glob(f'{file}\*.json')
    for i in path:
        try:
            with open(i, 'r',encoding='utf-8') as f:
                data = json.load(f)

                # 转换每个标注
                yolo_annotations = []
                for annotation in data['shapes']:
                    label = annotation['label']
                    class_index = label_mapping.get(label)
                    if class_index is not None:
                        x, y = annotation['points'][0]
                        width = annotation['points'][1][0] - x
                        height = annotation['points'][1][1] - y
                        x_center = (x + width / 2) / data['imageWidth']
                        y_center = (y + height / 2) / data['imageHeight']
                        width /= data['imageWidth']
                        height /= data['imageHeight']
                        yolo_annotations.append(f"{class_index} {abs(x_center)} {abs(y_center)} {abs(width)} {abs(height)}")
                        name = i.split('.')[0].split('\\')[1]
                        # 将转换后的标注写入txt文件
                        with open(f'{out_dir}\{name}.txt', 'w') as f:
                            for annotation in yolo_annotations:
                                f.write(annotation + '\n')
        except:
            print(i)
            pass
        
json_dir = 'js'
out_dir='txt'
load(json_dir,out_dir)

### 将JSON文件转换为YOLO格式用于目标检测 在处理目标检测任务时,将标注数据从JSON格式转换为YOLO格式是一个常见的需求。YOLO格式是一种简洁的数据表示方法,适用于快速训练和评估YOLO模型。 #### JSONYOLO格式的转换过程 对于每个图像文件,对应的标签文件应保存在同一目录下,并具有相同的名称但扩展名为`.txt`。每行代表一个边界框,其格式如下: ``` <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 其中坐标值均为相对于图片尺寸的比例值[^1]。 为了完成这一转换工作,可以编写一段Python脚本来读取JSON文件并将其解析成上述所需的YOLO格式。下面提供了一个简单的实现方案: ```python import json from pathlib import Path def convert_json_to_yolo(json_file, output_dir): with open(json_file, 'r') as f: data = json.load(f) image_info = data['images'] annotations = data['annotations'] categories = {category['id']: category['name'] for category in data['categories']} id_to_path = {image['id']: image['file_name'].split('.')[0] for image in image_info} annotation_dict = {} for anno in annotations: image_id = anno["image_id"] bbox = anno["bbox"] # [x_min, y_min, width, height] x_center = (bbox[0] + bbox[2]/2) / image_info[image_id]['width'] y_center = (bbox[1] + bbox[3]/2) / image_info[image_id]['height'] box_width = bbox[2] / image_info[image_id]['width'] box_height = bbox[3] / image_info[image_id]['height'] class_id = list(categories.keys()).index(anno['category_id']) if not id_to_path[image_id] in annotation_dict: annotation_dict[id_to_path[image_id]] = [] annotation_dict[id_to_path[image_id]].append([class_id, x_center, y_center, box_width, box_height]) for key, value in annotation_dict.items(): file_name = Path(output_dir).joinpath(key + '.txt') with open(file_name, 'w') as f: for item in value: line = " ".join(map(str, item)) f.write(line + '\n') convert_json_to_yolo('input.json', './output/') ``` 此代码片段展示了如何遍历JSON中的对象列表,并按照YOLO的要求计算相应的参数,最后写入到指定路径下的文本文件中[^2]。
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