将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据
时间: 2024-05-08 16:16:12 浏览: 6
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
```