使用python遍历获取文件夹labelme标注生成的json文件中含有shape下label为miss标签的文件

可以使用以下代码来遍历获取文件夹中含有特定标签的JSON文件：

import os
import json

# 文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 目标标签
target_label = "miss"

# 遍历文件夹
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 如果是JSON文件
    if filename.endswith(".json"):
        # 读取JSON文件
        with open(os.path.join(folder_path, filename), "r") as f:
            data = json.load(f)
        # 如果JSON文件中包含目标标签
        if any(target_label == shape["label"] for shape in data["shapes"]):
            # 处理该文件
            print("找到目标文件：" + filename)

这段代码首先遍历指定文件夹中的所有文件，如果文件是JSON文件，则读取其中的数据。然后判断该文件中是否包含目标标签，如果是，则输出该文件名。注意，代码中的`target_label`变量需要替换为实际的目标标签。

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：

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。

使用python，将labelme标注生成的json文件转换为可以用于labelimg标注的yolo格式的txt文件

好的，您需要用到以下几个模块：`json`、`os`、`cv2`。

首先，读取json文件中的信息：

import json

with open('example.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

接着，遍历每个object，将其坐标转换为yolo格式的坐标，并将结果写入txt文件中：

with open('example.txt', 'w') as f:
    for obj in data['shapes']:
        label = obj['label']  # 获取标签
        x1, y1 = obj['points'][0]  # 获取左上角坐标
        x2, y2 = obj['points'][1]  # 获取右下角坐标
        img_width, img_height = data['imageWidth'], data['imageHeight']  # 获取图片尺寸
        x_center, y_center = (x1 + x2) / 2 / img_width, (y1 + y2) / 2 / img_height  # 计算中心点坐标
        w, h = (x2 - x1) / img_width, (y2 - y1) / img_height  # 计算宽高
        f.write(f"{label} {x_center} {y_center} {w} {h}\n")  # 写入txt文件

注意：这里的坐标是相对于图片尺寸的比例，即在0-1之间。

最后，得到的txt文件格式如下：

label1 x_center1 y_center1 w1 h1
label2 x_center2 y_center2 w2 h2
...

其中，每一行表示一个object，由空格隔开，依次为标签、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度、高度。

希望可以帮到您！