怎么把json标注文件夹中的内容生成labels
时间: 2023-08-03 08:04:30 浏览: 58
生成标注文件夹中的内容的 labels,可以通过读取 json 文件来实现。一般情况下,json 文件中会包含每个样本的标注信息,包括文本、实体等信息,可以根据需要进行解析。具体步骤如下:
1. 导入 json 库:`import json`
2. 读取 json 文件:`with open("path/to/json/file.json", "r") as f: data = json.load(f)`
3. 遍历 data,获取每个样本的标注信息,并将其转换为所需的格式。
例如,如果 json 文件中包含文本和实体信息,可以按以下方式解析:
```python
labels = []
for sample in data:
text = sample["text"]
entities = sample["entities"]
# 将实体信息转换为 BIO 标注格式
# 具体方法可以参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104400787
bio_labels = convert_to_bio_labels(text, entities)
labels.append(bio_labels)
```
其中,`convert_to_bio_labels()` 函数是将实体信息转换为 BIO 标注格式的自定义函数,具体实现可以根据具体需求进行编写。
最终得到的 `labels` 列表中,每个元素代表一个样本的标注信息,可以保存为文本文件,供后续模型训练和评估使用。
相关问题
使用python,将文件夹中所有的labelme标注生成的json文件转换为可以用于labelimg标注的yolo格式的xml文件,且文件名与原文件名一致,且json文件中存在shape_type为circle的情况,生成的yaml中的标签需为circle的外切矩形,最后将生成的xml文件放在新文件夹里
好的,您可以使用以下代码实现:
```python
import os
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
# 定义标签和颜色
LABELS = {'circle': 0}
COLORS = {'circle': '0,255,0'}
# 定义json文件路径和xml文件路径
json_dir = '/path/to/json/dir'
xml_dir = '/path/to/xml/dir'
# 遍历json文件夹中的所有文件
for json_file in os.listdir(json_dir):
# 如果不是json文件,则跳过
if not json_file.endswith('.json'):
continue
# 读取json文件内容
with open(os.path.join(json_dir, json_file), 'r') as f:
data = json.load(f)
# 获取文件名(去掉扩展名)
filename = os.path.splitext(json_file)[0]
# 创建xml文件
root = ET.Element('annotation')
# 添加filename元素
ET.SubElement(root, 'filename').text = filename + '.jpg'
# 添加size元素
size = ET.SubElement(root, 'size')
ET.SubElement(size, 'width').text = str(data['imageWidth'])
ET.SubElement(size, 'height').text = str(data['imageHeight'])
ET.SubElement(size, 'depth').text = '3'
# 遍历shapes
for shape in data['shapes']:
label = shape['label']
if label not in LABELS:
continue
# 添加object元素
obj = ET.SubElement(root, 'object')
ET.SubElement(obj, 'name').text = label
ET.SubElement(obj, 'pose').text = 'Unspecified'
ET.SubElement(obj, 'truncated').text = '0'
ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
# 添加bndbox元素
bndbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
if shape['shape_type'] == 'circle':
# 如果是圆形,获取外切矩形
x, y = shape['points'][0]
r = shape['points'][1][0] - x
ET.SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(round(x - r))
ET.SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(round(y - r))
ET.SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(round(x + r))
ET.SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(round(y + r))
else:
# 否则,获取矩形
x1, y1 = shape['points'][0]
x2, y2 = shape['points'][1]
ET.SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(round(min(x1, x2)))
ET.SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(round(min(y1, y2)))
ET.SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(round(max(x1, x2)))
ET.SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(round(max(y1, y2)))
# 添加difficult元素
ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
# 添加bndbox颜色
ET.SubElement(obj, 'color').text = COLORS[label]
# 保存xml文件
xml_file = os.path.join(xml_dir, filename + '.xml')
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(xml_file)
```
这段代码会将指定文件夹中的所有json文件转换为xml文件,并将xml文件保存到指定文件夹中。处理圆形标注时,会将圆形转换为外切矩形。同时,会为每个标注添加颜色信息,以便在标注时更加直观。
制作coco数据集txt转json
要制作coco数据集的txt转json,你可以参考以下步骤:
1. 首先,你需要创建一个用于储存数据的文件夹,这个文件夹应该包括以下几个文件夹:images、annotations和labels。其中,images文件夹存放所有的图像文件,annotations文件夹存放所有的标注文件,labels文件夹存放类别标签文件。
2. 然后,你需要将图像文件复制到images文件夹中,并在annotations文件夹中创建一个空的json文件,用于存放最后生成的coco数据集格式的标注信息。
3. 接下来,你可以编写一个脚本来将txt转换为json格式。你可以使用Python中的json库来处理json数据。在脚本中,你需要读取txt文件,并将其转换为对应的json数据格式,然后写入到annotations文件夹中的json文件中。你可以参考引用中提到的资料中的代码示例来实现。
4. 最后,你可以使用cocoapi来验证生成的json文件是否符合coco数据集的格式要求。你可以使用cocoapi中的pycocotools库来进行验证。具体的验证步骤可以参考引用中提到的资料。
总结一下步骤:
1. 创建用于储存数据的文件夹,包括images、annotations和labels文件夹。
2. 将图像文件复制到images文件夹中,并创建一个空的json文件用于存放标注信息。
3. 编写一个脚本来将txt转换为json格式,并将其写入到annotations文件夹中的json文件中。
4. 使用cocoapi中的pycocotools库来验证生成的json文件是否符合coco数据集的格式要求。
希望以上信息对你有所帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【制作coco数据集】](https://blog.csdn.net/BITCCK/article/details/126061350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [目标检测数据集制作.zip](https://download.csdn.net/download/baidu_38876334/87935532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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