labelme批量可视化
时间: 2023-08-17 13:04:57 浏览: 178
要批量可视化 LabelMe 的 JSON 标注文件,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 确保你已经安装了 labelme 包。你可以使用以下命令来安装:
```
pip install labelme
```
2. 创建一个 Python 脚本,导入所需的库:
```python
import os
import cv2
import labelme
import numpy as np
```
3. 指定包含 JSON 文件的目录路径:
```python
json_dir = 'path/to/your/json/files'
```
4. 遍历 JSON 文件目录中的每个文件,加载 JSON 数据并可视化:
```python
for json_file in os.listdir(json_dir):
if json_file.endswith('.json'):
json_path = os.path.join(json_dir, json_file)
label_data = labelme.LabelFile(json_path)
image_data = label_data.imageData
annotations = label_data.shapes
image = np.frombuffer(image_data, dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
for annotation in annotations:
shape_type = annotation['shape_type']
points = annotation['points']
if shape_type == 'rectangle':
x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(points))
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
elif shape_type == 'polygon':
pts = np.array(points, np.int32)
cv2.polylines(image, [pts], True, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Annotated Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
通过以上步骤,你可以批量读取 LabelMe 的 JSON 标注文件,并将其中的图像和标注信息可视化显示出来。请确保已正确安装所需的包,并将代码中的文件路径替换为实际的 JSON 文件目录路径。注意,该代码会逐个显示每张图像的可视化结果,按任意键继续到下一张图像。如果你希望自动化处理所有图像,可以相应地修改代码逻辑。
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