mask2labelme json

你可以使用以下方法将Mask R-CNN生成的mask转换为LabelMe的JSON格式：

1. 首先，将Mask R-CNN生成的mask转换为多边形（polygon）格式。你可以使用OpenCV库中的`findContours`函数来找到每个mask的边界，并将其转换为多边形表示。这将为每个mask生成一个多边形的顶点列表。

2. 使用Python中的json模块，创建一个空的字典对象，并设置`"version"`键为"4.5.6"，`"flags"`键为{}，`"shapes"`键为一个空的列表。

3. 针对每个多边形，创建一个字典对象，包含以下键值对：
- `"label"`：多边形的标签名称。
- `"points"`：多边形的顶点坐标列表，其中每个顶点是一个[x, y]格式的列表。
- `"group_id"`：多边形所属的组ID，可以设置为null。
- `"shape_type"`：多边形的类型，可以设置为"polygon"。
- `"flags"`：一个空的字典对象。

4. 将每个多边形的字典对象添加到步骤2中创建的`"shapes"`列表中。

5. 最后，使用json模块中的`json.dump()`函数将字典对象转换为JSON格式，并保存到文件中。

下面是一个示例代码片段，展示了如何执行上述步骤：

import cv2
import json

# 假设你已经有了一个名为masks的Mask R-CNN生成的mask列表

# 转换为LabelMe的JSON格式
json_data = {"version": "4.5.6", "flags": {}, "shapes": []}

for mask in masks:
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        points = contour.squeeze().tolist()
        polygon = {"label": "object", "points": points, "group_id": None, "shape_type": "polygon", "flags": {}}
        json_data["shapes"].append(polygon)

# 保存为JSON文件
with open("output.json", "w") as outfile:
    json.dump(json_data, outfile)

请注意，这只是一个示例代码片段，你需要根据你的具体需求进行适当的修改和调整。