labelme转yolo脚本
时间: 2024-10-22 08:08:04 浏览: 42
labelme标注工具生成的json文件内容格式转YOLOV3标签格式源程序
5星 · 资源好评率100%
要将LabelMe标注格式转换为YOLO格式,你可以按照以下步骤编写Python脚本:
1. **导入必要库**[^1]:
```python
import os
import json
from PIL import Image
from xml.etree.ElementTree import parse
```
2. **定义转换函数**:
- 定义一个函数来读取LabelMe XML文件(`.xml`),并从中提取相关信息。
- 使用正则表达式或特定解析方法,如`xmltodict`库,将XML转换为YOLO所需的JSON格式。
```python
def labelme_to_yolo(xml_path):
# 解析XML
tree = parse(xml_path)
root = tree.getroot()
# 提取所需信息(如边界框坐标、类别标签)
annotations = []
for obj in root.findall('.//object'):
bbox = obj.find('bndbox')
x, y, w, h = float(bbox.find('xmin').text), float(bbox.find('ymin').text), \
float(bbox.find('xmax').text) - float(bbox.find('xmin').text), \
float(bbox.find('ymax').text) - float(bbox.find('ymin').text)
class_name = obj.find('name').text
annotations.append({'x': x, 'y': y, 'w': w, 'h': h, 'class': class_name})
# 创建YOLO JSON格式
yolodict = {'images': [{'id': 0, 'width': image.width, 'height': image.height}], 'labels': [], 'shapes': []}
yolodict['labels'].extend([{'name': ann['class']} for ann in annotations])
yolodict['shapes'] += [{'label': label, 'points': [[ann['x'], ann['y']], [ann['x'] + ann['w'], ann['y']],
[ann['x'] + ann['w'], ann['y'] + ann['h']], [ann['x'], ann['y'] + ann['h']]]} for ann in annotations]
return yolodict
```
3. **异常处理和验证**:
- 添加异常处理代码,确保文件存在并且格式正确。
- 对转换后的数据进行可视化检查,比如显示YOLO标注的图片及其标注。
```python
def validate_conversion(xml_path, output_json_path):
try:
img = Image.open(os.path.splitext(xml_path)[0] + '.jpg') # 假设LabelMe XML与JPEG对应
yolodict = labelme_to_yolo(xml_path)
# 检查JSON格式是否正确
with open(output_json_path, 'w') as f:
json.dump(yolodict, f, indent=2)
# 可视化验证
visualize_annotations(img, yolodict)
except Exception as e:
print(f"Error occurred: {e}")
```
4. **运行转换**:
调用`validate_conversion`函数,传入LabelMe XML路径和输出YOLO JSON路径。
```python
xml_file = 'path/to/your/xml/file.xml'
output_json = 'path/to/output/yolo_format.json'
validate_conversion(xml_file, output_json)
```
阅读全文