用python代码将labelme标注的数据标注集转换成yolo可识别的数据标注集

在Python中，将LabelMe标注的数据转换为YOLO所需的格式，通常需要几个步骤。LabelMe是一个图像标注工具，而YOLO是一种目标检测算法，它们的数据结构有所不同。这里提供一个简化版的示例，假设你已经有一个包含LabelMe JSON文件的目录：

import os
import json
from PIL import Image
from pascal_voc_writer import Writer

def labelme_to_yolo(labelme_json_dir, output_yolo_dir):
    # 创建YOLO所需的文件结构
    if not os.path.exists(output_yolo_dir):
        os.makedirs(output_yolo_dir)

    for filename in os.listdir(labelme_json_dir):
        if filename.endswith(".json"):
            with open(os.path.join(labelme_json_dir, filename), "r") as f:
                data = json.load(f)
                
                img_path = os.path.join(labelme_json_dir, data["imagePath"])
                im = Image.open(img_path)
                width, height = im.size

                annotations = []
                for shape in data["shapes"]:
                    label = shape["label"]
                    points = [(x, y) for x, y, w, h in shape["points"]]
                    x_min, y_min = min(points, key=lambda xy: xy[0])[0], min(points, key=lambda xy: xy[1])[1]
                    x_max, y_max = max(points, key=lambda xy: xy[0])[0] + w, max(points, key=lambda xy: xy[1])[1] + h
                    box_w, box_h = x_max - x_min, y_max - y_min
                    object_name = f"{label}_box"
                    annotations.append({
                        "class": object_name,
                        "xmin": x_min,
                        "ymin": y_min,
                        "xmax": x_max,
                        "ymax": y_max,
                        "obj": 1
                    })

                # 写入YOLO所需的txt文件
                txt_file = os.path.join(output_yolo_dir, filename[:-5] + ".txt")
                with open(txt_file, "w") as txt_f:
                    Writer(txt_file).write(annotations, names=[f"{i}_box" for i in range(len(annotations))],
                                           image_size=(width, height))

# 使用函数转换数据
labelme_to_yolo("path/to/labelme/json", "path/to/output/yolo")

这个脚本读取每个LabelMe JSON，提取出边界框信息并转换为YOLO所需的格式（每行一个对象，包含类别名、坐标）。注意实际使用时可能需要根据LabelMe JSON的具体结构进行调整。