用python读取json文件数据并对数据进行存储格式的转换,每个键构建一个list,存储该幅图像中包含的目标类别、目标框和分割标签信息。,实现数据可视化案例
时间: 2024-02-06 21:10:54 浏览: 33
下面是读取json文件数据并对数据进行存储格式的转换的代码示例:
```python
import json
# 读取json文件
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 存储转换后的数据
result = []
for item in data:
obj = {}
obj['category'] = []
obj['bbox'] = []
obj['segmentation'] = []
for ann in item['annotations']:
obj['category'].append(ann['category'])
obj['bbox'].append(ann['bbox'])
obj['segmentation'].append(ann['segmentation'])
result.append(obj)
```
上述代码中,我们首先使用`json.load()`方法读取json文件数据,并将其存储在`data`变量中。然后,我们遍历每个图像元素,并将其转换为包含目标类别、目标框和分割标签信息的字典格式。最后,将所有转换后的字典存储在`result`列表中。
接下来,我们可以使用数据可视化工具(如Matplotlib或OpenCV)来显示转换后的数据。下面是一个简单的数据可视化案例,其中我们将目标框绘制在图像上:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 绘制目标框
for item in result:
for bbox in item['bbox']:
x, y, w, h = bbox
cv2.rectangle(img, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,我们首先使用`cv2.imread()`方法加载图像文件,并将其存储在`img`变量中。然后,我们遍历每个转换后的图像元素,并将其目标框绘制在图像上。最后,使用`cv2.imshow()`方法显示图像。