给我一个python代码用cv2的方法将一个文件夹下的所有含有坐标信息的json文件,转化为可用于分割训练的标签二值化黑白png图片且命名方式不变存储在另一个问价夹下
时间: 2023-09-16 19:05:57 浏览: 107
对图片字符进行定位及分割(python+cv2)-附件资源
### 回答1:
以下是我作为 CSDN 开发的 C 知道对你的问题的回答:
可以使用以下 Python 代码将一个文件夹下的所有含有坐标信息的 json 文件转化为可用于分割训练的标签二值化黑白 png 图片,并存储在另一个文件夹下:
```python
import os
import cv2
import json
# 输入文件夹路径和输出文件夹路径
input_folder = "path/to/input/folder"
output_folder = "path/to/output/folder"
# 遍历输入文件夹中的所有 json 文件
for filename in os.listdir(input_folder):
if filename.endswith(".json"):
# 读取 json 文件中的坐标信息
with open(os.path.join(input_folder, filename), "r") as f:
data = json.load(f)
coordinates = data["coordinates"]
# 创建一个空白的黑白图片
img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
# 在图片上绘制坐标信息
for coordinate in coordinates:
x, y = coordinate
img[y, x] = 255
# 将图片保存为 png 文件
output_filename = os.path.join(output_folder, filename.replace(".json", ".png"))
cv2.imwrite(output_filename, img)
```
请注意,以上代码仅提供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
### 回答2:
import cv2
import json
import os
# 定义函数将json文件转化为二值化黑白图片
def convert_to_bw_image(json_file_path, output_folder):
# 读取json文件
with open(json_file_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
# 获取图片路径和坐标信息
image_path = data['image_path']
coordinates = data['coordinates']
# 读取图片并转化为灰度图
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建空白的黑白图片
binary_img = np.zeros_like(img)
# 在坐标处将像素值设为255,实现二值化处理
for coordinate in coordinates:
x, y = coordinate['x'], coordinate['y']
binary_img[y, x] = 255
# 存储处理后的图片
image_name = os.path.basename(image_path)
output_file_path = os.path.join(output_folder, image_name)
cv2.imwrite(output_file_path, binary_img)
# 定义函数遍历文件夹下的所有含有坐标信息的json文件,进行转化处理
def process_json_files(input_folder, output_folder):
# 遍历文件夹下所有文件
for file_name in os.listdir(input_folder):
# 判断文件后缀是否为json
if file_name.endswith('.json'):
json_file_path = os.path.join(input_folder, file_name)
# 转化为可用于分割训练的标签二值化黑白png图片
convert_to_bw_image(json_file_path, output_folder)
# 输入文件夹路径和输出文件夹路径
input_folder_path = 'input_folder_path'
output_folder_path = 'output_folder_path'
# 进行处理
process_json_files(input_folder_path, output_folder_path)
### 回答3:
你好!下面是一个使用cv2库的Python代码示例,用于将一个文件夹下的所有含有坐标信息的JSON文件转化为可用于分割训练的标签二值化黑白PNG图片,并将其存储在另一个文件夹下,命名方式保持不变。
```python
import cv2
import json
import os
def json_to_png(input_folder, output_folder):
# 获取输入文件夹下的所有文件
file_list = os.listdir(input_folder)
for file_name in file_list:
if file_name.endswith('.json'):
# 构建输入路径和输出路径
input_path = os.path.join(input_folder, file_name)
output_path = os.path.join(output_folder, file_name.replace('.json', '.png'))
# 读取JSON文件
with open(input_path, 'r') as file:
data = json.load(file)
# 解析坐标信息
coordinates = data['coordinates']
# 生成黑白图像
image = cv2.imread('your_image_path.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将坐标信息转化为白色像素点
for coordinate in coordinates:
x, y = coordinate['x'], coordinate['y']
image[y, x] = 255
# 保存二值化黑白PNG图片到输出路径
cv2.imwrite(output_path, image)
# 调用函数进行转换
input_folder = 'your_input_folder_path'
output_folder = 'your_output_folder_path'
json_to_png(input_folder, output_folder)
```
请注意,上述代码中的`'your_input_folder_path'`和`'your_output_folder_path'`需要替换为相应的文件夹路径。同时,假定输入的JSON文件中包含一个名为"coordinates"的键,其值是一个形如`[{"x": 10, "y": 20}, {"x": 30, "y": 40}]`的坐标信息列表。你需要根据实际情况调整代码来匹配JSON文件的结构。
希望对你有所帮助!如有任何疑问,请随时询问。
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