如何按照json文件里的坐标数据 将在坐标数据里的坐标用白色表示 不在坐标里的数据用黑色表示 生成png格式

您可以使用Python中的Pillow库来实现此操作。首先，您需要读取JSON文件并提取坐标数据。然后，您可以使用Pillow库中的Image模块创建一个空白的PNG图像，并使用ImageDraw模块在图像上绘制白色和黑色的点，以表示坐标数据中的存在和不存在。最后，您可以将生成的图像保存为PNG格式。

以下是示例代码：

import json
from PIL import Image, ImageDraw

# 读取JSON文件并提取坐标数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
coordinates = data['coordinates']

# 创建空白PNG图像
img = Image.new('RGB', (100, 100), color='black')

# 在图像上绘制白色和黑色的点
draw = ImageDraw.Draw(img)
for coord in coordinates:
    if coord in coordinates:
        draw.point(coord, fill='white')
    else:
        draw.point(coord, fill='black')

# 保存生成的图像为PNG格式
img.save('output.png')

请注意，此代码仅为示例，您需要根据您的JSON文件和坐标数据进行修改。

相关问题

如何用python代码修改文件夹下的图像尺寸和对应的Json文件的坐标

要修改文件夹下的图像尺寸和对应的Json文件的坐标，可以使用Python中的Pillow和json库。

首先，使用Pillow库中的Image类可以修改图像的尺寸。以下是一个示例代码：

from PIL import Image
import os

# 指定文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"

# 遍历文件夹中所有图像文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 打开图像文件
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)

        # 修改图像尺寸
        new_width, new_height = 640, 480
        img = img.resize((new_width, new_height))

        # 保存修改后的图像文件
        new_img_path = os.path.join(folder_path, "new_" + filename)
        img.save(new_img_path)

然后，使用json库可以读取和修改Json文件中的坐标。以下是一个示例代码：

import json
import os

# 指定文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"

# 遍历文件夹中所有Json文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".json"):
        # 打开Json文件
        json_path = os.path.join(folder_path, filename)
        with open(json_path, "r") as f:
            data = json.load(f)

        # 修改Json文件中的坐标
        for annotation in data["annotations"]:
            # 坐标缩放比例
            scale_x = 640 / data["width"]
            scale_y = 480 / data["height"]

            # 修改坐标
            x1 = int(annotation["x1"] * scale_x)
            y1 = int(annotation["y1"] * scale_y)
            x2 = int(annotation["x2"] * scale_x)
            y2 = int(annotation["y2"] * scale_y)

            # 保存修改后的坐标
            annotation["x1"] = x1
            annotation["y1"] = y1
            annotation["x2"] = x2
            annotation["y2"] = y2

        # 保存修改后的Json文件
        new_json_path = os.path.join(folder_path, "new_" + filename)
        with open(new_json_path, "w") as f:
            json.dump(data, f)

这样，就可以同时修改文件夹下的图像尺寸和对应的Json文件的坐标了。

给我一个python代码用cv2的方法将含有坐标信息的json文件，转化为可用于分割训练的标签二值化黑白png图片

可以使用以下代码将含有坐标信息的json文件转化为标签二值化黑白png图片：

import cv2
import json
import numpy as np

# 读取json文件
with open('json_file.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 获取图片大小
img_size = (data['imageWidth'], data['imageHeight'])

# 创建空白图片
img = np.zeros((img_size[1], img_size[]), dtype=np.uint8)

# 遍历json文件中的每个坐标信息
for shape in data['shapes']:
    # 获取坐标信息
    points = np.array(shape['points'], np.int32)
    # 将坐标信息转化为多边形
    cv2.fillPoly(img, [points], 255)

# 保存标签二值化黑白png图片
cv2.imwrite('label.png', img)

其中，`json_file.json`为含有坐标信息的json文件的文件名，`label.png`为生成的标签二值化黑白png图片的文件名。