怎么将labelme格式json文件转换为coco格式数据集
时间: 2023-07-05 07:04:37 浏览: 239
将labelme格式json文件转换为coco格式数据集,需要经过以下几个步骤:
1. 安装labelme和cocoapi库
```
pip install labelme
pip install pycocotools
```
2. 使用labelme工具制作标注数据,并将标注数据保存为json格式文件
3. 将json格式文件转换为coco格式数据集
```
labelme2coco.py /path/to/labelme/json/files /path/to/save/coco/dataset
```
其中,`/path/to/labelme/json/files` 是标注数据的json文件夹路径,`/path/to/save/coco/dataset` 是转换后的COCO数据集路径。
4. 可以使用COCO API中的`pycocotools.coco.COCO`类来读取和处理coco格式数据集。
相关问题
labelme标注的json文件转为coco形式json
要将labelme标注的json文件转为coco形式的json文件,可以按照以下步骤进行操作:
步骤1:导入所需模块和库
首先,需要导入一些必要的模块和库,如json、os和numpy等。
步骤2:读取labelme标注的json文件
使用json库的load方法,读取labelme标注的json文件,并将其转换为Python字典格式。
步骤3:计算标注框信息
通过分析字典中的"shapes"部分,可以获取标注框的信息,包括坐标、类别和标注框的属性等。根据coco形式的json文件的要求,需要将这些信息转换为对应的COCO标注格式。
步骤4:创建COCO格式的字典
根据COCO格式的要求,创建一个空的COCO字典,并向其中添加必要的信息,如"images"、"annotations"、"categories"等。
步骤5:填充COCO格式字典
根据labelme标注的json文件中的信息,分别添加"images"、"annotations"和"categories"等项的详细信息。其中,"annotations"需要根据标注框的信息进行填充,并设置其它相关信息;"categories"需要根据类别信息进行填充;"images"需要根据标注的图片信息进行填充。
步骤6:保存COCO格式的json文件
使用json库的dump方法,将COCO格式的字典保存为json文件。
完成以上步骤后,即可将labelme标注的json文件转为coco形式的json文件。通过这种转换,可以更方便地使用COCO数据集进行目标检测、实例分割等计算机视觉任务。
labelme 转化为cocojson的软件下载
### 回答1:
Labelme是一种常用的图像标注工具,它可以帮助用户对图像进行标注和分割。而COCO是一种流行的图像数据集格式,许多深度学习模型都使用COCO格式作为输入数据。因此,将Labelme标注的图像转化为COCO格式是很有用的。
在实现这一目标时,有许多开源的工具和代码可供选择。其中,常用的是cocoapi和labelme2coco。cocoapi是由COCO团队开发的,它提供了Python API来处理COCO格式的数据。而labelme2coco是一个第三方库,它可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式。
要使用labelme2coco库,需要首先安装它。可以使用pip来安装它,只需在终端输入以下命令:
```
pip install labelme2coco
```
安装成功后,就可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式。首先需要导出Labelme的标注文件,即JSON格式的文件。然后使用以下Python代码:
```
from labelme2coco import labelme2coco
labelme_json = "/path/to/labelme.json" # Labelme标注文件的路径
output_json = "/path/to/output.json" # 转换后输出文件的路径
labelme2coco(labelme_json, output_json)
```
这样就可以将Labelme标注的图像转换为COCO格式,方便后续使用COCO格式的数据进行训练和测试。
### 回答2:
Labelme是一个常用的Python工具,可用于生成用于对象检测任务的标注数据集。它使用JSON格式来记录标注信息。而COCO是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据格式,也经常被用于图像分割和对象检测数据集的记录。
如果您需要将Labelme标注数据集转换为COCOJSON格式,可以使用以下两种方式:
1. 使用Python脚本:我们可以编写一个Python脚本,使用Labelme提供的工具函数将JSON文件转换为COCOJSON格式。
您需要提前下载以下软件包:Labelme、numpy和COCOAPI。这里提供一个参考代码,供您参考:
```python
import os
import json
import numpy as np
from pycocotools import mask as maskUtils
from skimage import measure
def labelme2coco(labelme_json):
coco_output = {}
coco_output['info'] = {
'year': 2021,
'version': '1.0',
'description': 'labelme to coco json format',
'contributor': 'anonymous',
'url': 'http://cocodataset.org',
'date_created': '2021-10-15 00:00:00.000000'
}
coco_output['licenses'] = [
{
'id': 1,
'name': 'Unknown License',
'url': 'http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/'
}
]
coco_output['categories'] = [
{
'id': 0,
'name': 'background',
'supercategory': 'background',
},
{
'id': 1,
'name': 'object',
'supercategory': 'object',
}
]
with open(labelme_json, 'r') as f:
labelme = json.load(f)
coco_output['images'] = []
coco_output['annotations'] = []
for i in range(len(labelme['images'])):
filename = labelme['images'][i]['file_name']
height = labelme['images'][i]['height']
width = labelme['images'][i]['width']
image_id = i
coco_output['images'].append({
'file_name': filename,
'height': height,
'width': width,
'id': image_id
})
for j in range(len(labelme['annotations'])):
if labelme['annotations'][j]['image_id'] == i:
segmentations = labelme['annotations'][j]['segmentation']
bbox = labelme['annotations'][j]['bbox']
class_id = 1
area = maskUtils.area(maskUtils.frPyObjects(segmentations, height, width))
annotation_id = len(coco_output['annotations'])
coco_output['annotations'].append({
'segmentation': segmentations,
'area': area.tolist()[0],
'iscrowd': 0,
'image_id': image_id,
'bbox': bbox,
'category_id': class_id,
'id': annotation_id
})
return coco_output
if __name__ == '__main__':
labelme_json_file = 'labelme.json'
output_file = os.path.splitext(labelme_json_file)[0] + '.coco.json'
coco = labelme2coco(labelme_json_file)
with open(output_file, 'w') as f:
json.dump(coco, f)
```
上述代码用于将`labelme.json`文件转换为`labelme.coco.json`文件。生成的COCOJSON文件将保存注释标记数据,以及图像和类别信息。
2. 使用网上提供的转换工具:目前也有一些通过网站提供转换服务,帮助用户将Labelme转换为COCOJSON格式的工具。常见的有convertcsv网站和人工智能vip网站,使用方法也很简单,只需上传labelme的JSON文件,并选择需要的输出格式即可。
总之,以上两种方法都适用于将Labelme标注数据集转换为COCOJSON格式。具体选择哪一种方法,根据自己的需求和熟悉程度自行决定即可。