labelme 读取标注文件
时间: 2023-12-27 22:04:29 浏览: 41
以下是使用Python解析labelme标注文件的代码和描述:
```python
import json
# 读取标注文件
with open('labelme.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 获取标注信息
shapes = data['shapes']
for shape in shapes:
label = shape['label']
points = shape['points']
print('标注信息:', label, points)
```
上述代码中,我们首先使用`json`库读取标注文件,然后获取标注信息。标注信息存储在`shapes`字段中,每个标注信息包含`label`和`points`两个字段,分别表示标注的名称和标注的坐标点。我们可以通过遍历`shapes`字段来获取所有的标注信息,并输出它们的名称和坐标点。
相关问题
labelme文件读取
labelme是一个用于读取图片信息的工具,它可以读取labelimg标注得到的xml文件,并将其转换为COCO数据集格式的json文件。然而,在转换过程中,labelme无法读取imageData信息,这可能是因为在你的标注文件中该字段的值为null。 为了解决这个问题,你可以尝试寻找其他的脚本或工具来实现图片信息的读取和转换。你可以搜索一下是否有其他的开源项目或库可以满足你的需求。 在转换的过程中,你可以使用json文件中的其他字段,如shapes、imageHeight和imageWidth来获取图片的相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [labelimg标注格式转labelme标注格式,并读取imageData信息](https://blog.csdn.net/amazarashi_yyh/article/details/124342727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
labelme标注的json文件转为coco形式json
要将labelme标注的json文件转为coco形式的json文件,可以按照以下步骤进行操作:
步骤1:导入所需模块和库
首先,需要导入一些必要的模块和库,如json、os和numpy等。
步骤2:读取labelme标注的json文件
使用json库的load方法,读取labelme标注的json文件,并将其转换为Python字典格式。
步骤3:计算标注框信息
通过分析字典中的"shapes"部分,可以获取标注框的信息,包括坐标、类别和标注框的属性等。根据coco形式的json文件的要求,需要将这些信息转换为对应的COCO标注格式。
步骤4:创建COCO格式的字典
根据COCO格式的要求,创建一个空的COCO字典,并向其中添加必要的信息,如"images"、"annotations"、"categories"等。
步骤5:填充COCO格式字典
根据labelme标注的json文件中的信息,分别添加"images"、"annotations"和"categories"等项的详细信息。其中,"annotations"需要根据标注框的信息进行填充,并设置其它相关信息;"categories"需要根据类别信息进行填充;"images"需要根据标注的图片信息进行填充。
步骤6:保存COCO格式的json文件
使用json库的dump方法,将COCO格式的字典保存为json文件。
完成以上步骤后,即可将labelme标注的json文件转为coco形式的json文件。通过这种转换,可以更方便地使用COCO数据集进行目标检测、实例分割等计算机视觉任务。