如何使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息,并生成trainval.txt和test.txt文件?
时间: 2023-12-18 18:03:14 浏览: 32
好的,我可以回答您的问题。
使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息,并生成trainval.txt和test.txt文件,可以按照以下步骤进行:
1. 在终端或者命令行中,使用pip install labelme安装labelme工具;
2. 打开终端或者命令行,使用cd命令进入到labelme工具的安装路径;
3. 在终端或者命令行中使用以下命令将json格式的标注信息转换为coco格式的标注信息,并生成trainval.txt和test.txt文件:
labelme_json_to_dataset input_dir -o output_dir
python labelme2coco.py output_dir --output output_dir/coco.json
python split_train_test.py output_dir/coco.json output_dir --ratio 0.9
其中,input_dir为存储json格式标注信息的文件夹路径,output_dir为转换后的coco格式标注信息及trainval和test文件存储的路径,ratio为train和test的比例,这里取0.9表示9:1的分配比例。
4. 执行以上命令后,即可在output_dir路径下得到coco.json、trainval.txt和test.txt文件。
希望以上内容能够对您有所帮助。
相关问题
使用python,将labelme标注生成的json文件转换为可以用于labelimg标注的yolo格式的txt文件
好的,您需要用到以下几个模块:`json`、`os`、`cv2`。
首先,读取json文件中的信息:
```python
import json
with open('example.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
```
接着,遍历每个object,将其坐标转换为yolo格式的坐标,并将结果写入txt文件中:
```python
with open('example.txt', 'w') as f:
for obj in data['shapes']:
label = obj['label'] # 获取标签
x1, y1 = obj['points'][0] # 获取左上角坐标
x2, y2 = obj['points'][1] # 获取右下角坐标
img_width, img_height = data['imageWidth'], data['imageHeight'] # 获取图片尺寸
x_center, y_center = (x1 + x2) / 2 / img_width, (y1 + y2) / 2 / img_height # 计算中心点坐标
w, h = (x2 - x1) / img_width, (y2 - y1) / img_height # 计算宽高
f.write(f"{label} {x_center} {y_center} {w} {h}\n") # 写入txt文件
```
注意:这里的坐标是相对于图片尺寸的比例,即在0-1之间。
最后,得到的txt文件格式如下:
```
label1 x_center1 y_center1 w1 h1
label2 x_center2 y_center2 w2 h2
...
```
其中,每一行表示一个object,由空格隔开,依次为标签、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度、高度。
希望可以帮到您!
怎么将labelme格式json文件转换为coco格式数据集
将labelme格式json文件转换为coco格式数据集,需要经过以下几个步骤:
1. 安装labelme和cocoapi库
```
pip install labelme
pip install pycocotools
```
2. 使用labelme工具制作标注数据,并将标注数据保存为json格式文件
3. 将json格式文件转换为coco格式数据集
```
labelme2coco.py /path/to/labelme/json/files /path/to/save/coco/dataset
```
其中,`/path/to/labelme/json/files` 是标注数据的json文件夹路径,`/path/to/save/coco/dataset` 是转换后的COCO数据集路径。
4. 可以使用COCO API中的`pycocotools.coco.COCO`类来读取和处理coco格式数据集。