语义分割.json转标签

将语义分割的结果转换为标签，通常需要完成以下两个步骤：

1. 读取JSON文件并解析成数组

2. 将每个像素点的分类转换为标签

下面是一个可能的实现（假设JSON文件中的分类是从0开始的整数）：

import json
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取JSON文件
with open('semantic_segmentation.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 解析JSON数据
height, width = data['imageHeight'], data['imageWidth']
labels = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
for obj in data['objects']:
    if obj['classTitle'] == 'background':
        continue
    label_id = obj['classId'] - 1
    mask = obj['bitmap']
    mask = np.array([int(x) for x in mask.split(',')]).reshape(height, width)
    labels[mask == 1] = label_id

# 将分类转换为标签
palette = {
    0: (0, 0, 0),       # background
    1: (255, 0, 0),     # class 1
    2: (0, 255, 0),     # class 2
    3: (0, 0, 255),     # class 3
    # ...
}

label_image = Image.fromarray(labels).convert('P')
label_image.putpalette([x for c in palette.values() for x in c])
label_image.save('semantic_segmentation.png')

这个实现假设背景的类别为0，其他类别从1开始递增。它还使用了一个调色板（palette）来为每个类别定义颜色，以便在保存标签图像时使用。如果需要使用其他调色板，请相应地修改palette字典。