labelme标注好的图片和标签,如何转化为TFRecord文件?
时间: 2023-06-09 18:05:40 浏览: 75
您好,关于labelme标注好的图片和标签如何转化为TFRecord文件,我们可以使用TensorFlow中提供的TFExample格式,具体操作如下:
1.首先,我们需要将labelme标注好的数据转化为COCO格式的json文件,方便后续使用COCO API进行操作。
2.然后利用COCO API从json文件中读取图片和标注信息。
3.接下来,将图片数据和标签信息封装进一个TFExample对象中,然后将TFExample对象序列化为二进制字符串。
4.最后,将每个TFExample对象写入TFRecord文件中即可。
以上是转化labelme标注好的图片和标签为TFRecord文件的流程。
相关问题
python批量修改labelme标注的json文件中的标签名
你可以使用Python来批量修改labelme标注的JSON文件中的标签名。下面是一个示例代码:
```python
import os
import json
def batch_modify_labels(json_folder, old_label, new_label):
for filename in os.listdir(json_folder):
if filename.endswith('.json'):
json_path = os.path.join(json_folder, filename)
with open(json_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
# 修改标签名
for shape in data['shapes']:
if shape['label'] == old_label:
shape['label'] = new_label
# 保存修改后的JSON文件
with open(json_path, 'w') as f:
json.dump(data, f, indent=4)
# 示例用法
json_folder = '/path/to/json/folder' # JSON文件所在的文件夹路径
old_label = 'old_label' # 要替换的旧标签名
new_label = 'new_label' # 替换后的新标签名
batch_modify_labels(json_folder, old_label, new_label)
```
你需要将`json_folder`替换为包含JSON文件的实际文件夹路径,将`old_label`替换为要替换的旧标签名,将`new_label`替换为替换后的新标签名。这段代码会遍历指定文件夹中的所有JSON文件,并将其中标签名为`old_label`的标签替换为`new_label`,然后保存修改后的JSON文件。
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:
```python
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
```