图像分割 json文件批量转mask

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已于 2022-04-20 15:54:57 修改

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文章标签：深度学习神经网络 python

于 2021-08-27 15:50:59 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43854960/article/details/119954453

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这篇博客介绍了如何使用Labelme工具的json_to_dataset.py脚本将大量JSON标注文件转换为图像分割所需的Mask格式。首先从GitHub下载Labelme，然后修改脚本以适应批量转换，并指定输入和输出目录。转换过程包括读取JSON文件，解码图像数据，创建Label，并保存为PNG图像和对应的Mask。最终，转换后的Mask是8位，原图是24位，适合作为训练模型的输入。

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图像分割 json文件批量转mask

在进行labelme进行标注后有大量json文件，如果做图像分割需要转为mask才能进入进行训练

1.下载labelme
去github上搜索labelme，用git clone 下载

2.修改json_to_dataset.py 文件路径：label/label/cil/json_to_dataset.py

import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp

import imgviz
import PIL.Image

from labelme.logger import logger
from labelme import utils


def main(file, outfile):
    logger.warning(
        "This script is aimed to demonstrate how to convert the "
        "JSON file to a single image dataset."
    )
    logger.warning(
        "It won't handle multiple JSON files to generate a "
        "real-use dataset."
    )

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--json_file", default=file)
    parser.add_argument("-o", "--out", default=outfile)
    args = parser.parse_args()

    json_file = args.json_file

    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace(".", "_")
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir