详细labelme批量处理json文件，json_to_dataset方法

Labelme批量处理json文件，json_to_dataset方法

第一步：找到json_to_dataset.py文件
第二步修改json_to_dataset.py文件
第三步找到labelme_json_to_dataset.exe文件
第四步切换路径
第五步传入.json文件路径，执行转换
完成
这个是处理.json文件后产生的数据，使用方法为labelme_json_to_dataset+空格+文件名称.json，这个前提是labelme要准确安装并激活。但是这样会产生一个问题，对多幅图像这样处理，太麻烦，在这里提供一个工具，可以直接在.json文件目录下转换所有的json文件
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第一步：找到json_to_dataset.py文件
打开abelme安装目录：
1.labelme直接安装在anaconda主环境下，C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\labelme\cli目录（根据自己电脑anaconda安装目录而定），可以看到json_to_dataset.py文件。
2.labelme安装在自己新建的虚拟环境下边，需要找到ananonda安装目录下的envs文件夹中的虚拟环境文件，C:\ProgramData\Anaconda3\envs\lb\Lib\site-packages\labelme\cli。

第二步修改json_to_dataset.py文件
将下边的代码替换json_to_dataset.py文件并保存

import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings
 
import PIL.Image
import yaml
 
from labelme import utils
import base64
 
def main():
    warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the\n"
                  "JSON file to a single image dataset, and not to handle\n"
                  "multiple JSON files to generate a real-use dataset.")
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_file')
    parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
    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)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)
 
    count = os.listdir(json_file) 
    for i in range(0, len(count)):
        path = os.path.join(json_file, count[i])
        if os.path.isfile(path):
            data = json.load(open(path))
            
            if data['imageData']:
                imageData = data['imageData']
            else:
                imagePath = os.path.join(os.path.dirname(path), data['imagePath'])
                with open(imagePath, 'rb') as f:
                    imageData = f.read()
                    imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')
            img = utils.img_b64_to_arr(imageData)
            label_name_to_value = {'_background_': 0}
            for shape in data['shapes']:
                label_name = shape['label']
                if label_name in label_name_to_value:
                    label_value = label_name_to_value[label_name]
                else:
                    label_value = len(label_name_to_value)
                    label_name_to_value[label_name] = label_value
            
            # label_values must be dense
            label_values, label_names = [], []
            for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]):
                label_values.append(lv)
                label_names.append(ln)
            assert label_values == list(range(len(label_values)))
            
            lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)
            
            captions = ['{}: {}'.format(lv, ln)
                for ln, lv in label_name_to_value.items()]
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
            
            out_dir = osp.basename(count[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(count[i]), out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)
 
            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            #PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
            utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
            PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))
 
            with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
                for lbl_name in label_names:
                    f.write(lbl_name + '\n')
 
            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=label_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)
 
            print('Saved to: %s' % out_dir)
if __name__ == '__main__':
    main()

第三步找到labelme_json_to_dataset.exe文件
方法同第一步，我这里只展示我的虚拟环境下的目录：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\lb\Scripts
在这里插入图片描述

第四步切换路径
打开anaconda prompt，激活虚拟环境


用cd命令切换路径：cd C:\ProgramData\Anaconda3\envs\lb\Scripts

第五步传入.json文件路径，执行转换
执行：labelme_json_to_dataset.exe +json文件的路径

在scripts自动生成转换文件：


完成
如果出现错误AttributeError:模块’labelme.utils’没有’draw_label’属性,AttributeErrormodulelabelmeutilshasnoattributedrawlabel

需要更换labelme版本，需要降低labelme 版本到3.16.2 ，方法进入labelme环境中，键入 pip install labelme==3.16.2就可以自动下载这个版本了，就可以成功了。