参考的是博文:labelme标注的json文件数据转成coco数据集格式(可处理目标框和实例分割)
原博中是命令行执行,有一些报错,所以改了一些地方,改成可以直接运行python文件
#!/usr/bin/env python
import argparse
import collections
import datetime
import glob
import json
import os
import os.path as osp
import sys
import uuid
import imgviz
import numpy as np
import labelme
# TODO: 修改成import pycocotools.mask
# try:
# import pycocotools.mask
# except ImportError:
# print("Please install pycocotools:\n\n pip install pycocotools\n")
# sys.exit(1)
import pycocotools.mask
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(
formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
)
# TODO: 修改输入、输出途径
parser.add_argument("--input_dir", help="input annotated directory", default=r'your input_dir')
parser.add_argument("--output_dir", help="output dataset directory", default=r'your output_dir')
parser.add_argument("--labels", help="labels file", default='labels.txt')
parser.add_argument(
"--noviz", help="no visualization", action="store_true"
)
args = parser.parse_args()
# TODO: 原本一定要不存在该文件夹才能继续运行,改成存在该文件夹不会重复创建
if not osp.exists(args.output_dir):
os.makedirs(args.output_dir)
os.makedirs(osp.join(args.output_dir, "JPEGImages"))
if not args.noviz:
os.makedirs(osp.join(args.output_dir, "Visualization"))
print("Creating dataset:", args.output_dir)
now = datetime

文章介绍了如何使用Python脚本将LabelMe标注的JSON文件转换为COCO数据集格式,包括处理目标框和实例分割,以及解决可能出现的命令行错误。
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