怎么对labelme生成的json文件及图片同时进行resize，将不同尺寸图片和json按比例缩放成512×512大小

LabelMe生成的JSON文件通常包含了图像的宽高信息以及标注框的位置，如果需要对图片和JSON一同进行resize操作，可以按照以下步骤进行：

1. **安装库**:
首先，你需要安装`PIL`（Python Imaging Library）或其更现代的版本`Pillow`来处理图像，以及一个用于读取和操作JSON的库，如`json`。

2. **读取JSON和图片**:
使用`json`库加载JSON文件，并从中获取原始图片的宽度和高度信息。同时，确保你有对应的图片文件路径。

import json
from PIL import Image

def load_data(json_path, img_path):
    with open(json_path) as f:
        data = json.load(f)
    width, height = data['imageWidth'], data['imageHeight']
    img = Image.open(img_path)

3. **调整图片大小**:
使用`Image.resize()`函数，把图片缩放到新的尺寸（512x512）。记得保持纵横比，以保持图像的形状。

target_size = (512, 512)
img_resized = img.resize(target_size, resample=Image.LANCZOS)  # LANCZOS提供更好的抗锯齿效果

4. **保存调整后的图片和更新JSON**:
保存新尺寸的图片并更新JSON中的宽度和高度。对于JSON，你可能需要创建一个新的字典结构来存储缩放后的坐标数据。

# 更新json中的宽高信息
data['imageWidth'] = target_size[0]
data['imageHeight'] = target_size[1]

# 创建新的dict来保存调整后的标注信息
scaled_annotations = ...  # 根据缩放后的坐标计算新值
data['shapes'] = scaled_annotations

# 将修改后的json保存
with open('resized_' + json_path, 'w') as f:
    json.dump(data, f)

# 保存图片
img_resized.save('resized_' + img_path)