使用labelme标注过一部分关键点，得出每个图像的json文件，怎样在此基础上再标注一些关键点，将所有关键点显示在一个json文件中呢

要在已有的图像的 JSON 文件基础上继续标注关键点，并将所有关键点保存在一个 JSON 文件中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 Labelme 软件，并导入已有的图像 JSON 文件。
2. 在界面中选择要继续标注的图像，并在图像上添加新的关键点。您可以使用 Labelme 提供的工具，如点、线、多边形等来标注关键点。
3. 在标注完新的关键点后，将新的标注保存为一个新的 JSON 文件。您可以在保存时指定一个新的文件名，或者覆盖原有的 JSON 文件。

这样，您就可以通过在已有的图像 JSON 文件上继续标注关键点，并将所有关键点保存在一个新的 JSON 文件中。请确保在保存时使用正确的文件名和路径，以便将所有的关键点保存到同一个文件中。

相关问题

将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据

要将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 使用Python的json库将json文件读入到程序中。

2. 对于每个标注的人脸，从json数据中提取出关键点坐标。

3. 将关键点坐标转换为dlib需要的格式。具体来说，dlib需要的格式是一个numpy数组，每一行表示一个关键点，包含两个值，分别是横坐标和纵坐标。因此，需要将每个关键点的横纵坐标存储为一个numpy数组，然后将所有关键点的numpy数组按行方向合并成一个大的numpy数组。

4. 将所有人脸的关键点数据存储为一个列表，每个元素表示一个人脸的关键点数据，即一个numpy数组。

下面是一个示例代码，演示了如何将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据：

import json
import numpy as np

# 读入json文件
with open('face.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

faces = []
for shape in data['shapes']:
    # 判断是否为人脸标注
    if shape['label'] == 'face':
        # 从json数据中提取出关键点坐标
        keypoints = shape['points']
        # 将关键点坐标转换为dlib需要的格式
        np_keypoints = np.array(keypoints, dtype=np.float32)
        # 将所有关键点的numpy数组按行方向合并成一个大的numpy数组
        np_keypoints = np_keypoints.reshape(-1)
        # 将关键点数据添加到人脸列表中
        faces.append(np_keypoints)

# 将所有人脸的关键点数据存储为一个列表
face_landmarks = faces

labelme标注的人脸关键点json文件和dlib需要的数据区别在哪里

labelme标注的人脸关键点json文件与dlib需要的数据有以下几点不同：

1. 格式不同：labelme标注的人脸关键点json文件是以json格式存储的，而dlib需要的数据是以dat格式存储的。

2. 数据内容不同：labelme标注的人脸关键点json文件中包含了人脸关键点的坐标信息以及其他属性信息，而dlib需要的数据只包含人脸关键点的坐标信息。

3. 关键点数量不同：labelme标注的人脸关键点json文件中的关键点数量可能会因为标注者的不同而发生变化，而dlib需要的数据中关键点的数量是固定的。

4. 使用方式不同：labelme标注的人脸关键点json文件可以通过Python代码读取并使用，而dlib需要的数据需要通过C++代码加载和使用。