labelme如何打开json文件

时间: 2024-05-28 11:02:29 浏览: 490

Win10系统下安装labelme及json文件批量转化方法

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在本文中，我们将探讨在Windows 10操作系统中安装labelme标注工具以及如何批量转换json文件的过程。labelme是一个常用的图像标注工具，它能够帮助我们进行图像分割和对象识别任务，而json文件批量转化是将labelme生成的json文件转换为深度学习模型能够使用的格式。需要明确的是，本文所提及的环境配置是基于Windows 10操作系统，使用anaconda3作为Python包和环境管理的工具，并且依赖python 3.6版本。这是因为TensorFlow在撰写本文时还未完全支持Python 3.7版本，因此我们必须将python版本退回到3.6。安装labelme前，我们需要设置合适的Python环境。按照以下步骤操作： 1. 确认系统中已安装Anaconda3。Anaconda是一个提供Python科学计算环境的发行版，集成了众多科学计算相关的包，可以极大地简化安装和配置过程。 2. 在Anaconda Prompt中执行`conda install python=3.6`命令，将Python版本切换到3.6。 3. 接下来，创建一个名为labelme的环境，使用命令：`conda create --name=labelme python=3.6`。 4. 激活labelme环境，使用命令：`activate labelme`。 5. 在激活的labelme环境中安装pyqt5和pyside2，这两个库是运行labelme所必需的。使用命令`pip install PyQt5`和`pip install pyside2`安装。 6. 安装labelme本身，使用命令：`pip install labelme`。安装完成后，每次使用labelme前，都需要先激活labelme环境。可以通过在Anaconda Prompt中输入`activate labelme`来实现。一旦labelme安装完成，我们就可以开始标注图片了。使用labelme标注的图片会生成对应的json文件。这些文件包含图像数据和标注信息，但它们需要进一步的处理才能用于深度学习模型，如maskrcnn。labelme本身在将单个json文件转换成数据集时具有局限性，一次只能处理一个文件，对于需要大量数据的深度学习项目来说，这种方法效率较低。为了解决这个问题，我们可以对labelme进行改进，使其能够批量转换json文件。改进的方法是修改Anaconda安装目录下json_to_dataset.py文件的代码。我们需要对代码进行适当的修改以允许批量处理json文件，修改后的代码如下： ```python import argparse import base64 import json import os import os.path as osp import warnings import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert\n" "the JSON file to a single image dataset, and not to handle\n" "multiple JSON files to generate a real-used dataset.") parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('json_file') parser.add_argument('-o', '--out', default=None) args = parser.parse_args() json_file = args.json_file alist = os.listdir(json_file) for i in range(0, len(alist)): path = os.path.join(json_file, alist[i]) data = json.load(open(path)) out_dir = osp.basename(path).replace('.', '_') out_dir = osp.join(osp.dirname(path), out_dir) if not osp.exists(out_dir): os.mkdir(out_dir) if data['imageData']: imageryData = base64.b64decode(data['imageData']) img = PIL.Image.open(io.BytesIO(imageryData)) img.save(os.path.join(out_dir, 'img.png')) labels = data['shapes'] label_names = [l['label'] for l in labels] label_name_to_id = {name: id for id, name in enumerate(label_names)} with open(os.path.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f: for label_name in label_names: f.write(label_name + '\n') with open(os.path.join(out_dir, 'labelme.json'), 'w') as f: f.write(json.dumps(data)) ``` 在执行批量转换之前，确保已经安装了必要的Python库，包括pyqt5和pyside2。在有了修改后的json_to_dataset.py脚本之后，就可以通过命令行对json文件夹进行批量处理了。最终，通过上述过程，我们可以将labelme标注工具生成的json文件批量转换为深度学习模型需要的数据集格式，提高数据准备的效率，为后续的模型训练和测试提供支持。

要打开 JSON 文件，你可以使用文本编辑器或者专门的 JSON 编辑器。对于 labelme 生成的 JSON 文件，你可以使用 labelme 官方提供的工具来打开。具体步骤如下： 1. 打开 labelme 软件； 2. 点击 "File" -> "Open"，选择要打开的 JSON 文件； 3. JSON 文件会被加载到 labelme 软件中，你可以在其中查看图片和标注信息。如果你想要直接查看 JSON 文件的内容，可以使用文本编辑器打开。在 Windows 系统中，你可以右键点击 JSON 文件，选择 "打开方式" -> "记事本"。在 macOS 系统中，你可以使用 TextEdit 或者其他文本编辑器打开 JSON 文件。

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