用python获取遍历数据集文件夹中json文件标注的某一类别的所有图片名称

可以使用Python中的os和json模块来实现。代码如下：

import os
import json

# 数据集文件夹路径
dataset_dir = '/path/to/dataset/'

# json文件名，假设为label.json
label_file = os.path.join(dataset_dir, 'label.json')

# 要获取的类别名称，假设为cat
category_name = 'cat'

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

# 遍历所有标注信息
for label in labels:
    # 如果标注信息中包含该类别
    if category_name in label['categories']:
        # 获取该标注信息对应的图片名称
        image_filename = label['file_name']
        # 输出图片名称
        print(image_filename)

这段代码首先读取标注文件label.json，并将其解析为Python数据类型。然后遍历所有标注信息，如果该标注信息中包含要获取的类别名称，就将该标注信息对应的图片名称输出。注意，以上代码只是实现的基本功能，具体实现方式还需要根据实际情况进行调整和完善。

相关问题

使用python遍历获取文件夹labelme标注生成的json文件中含有shape下label为miss标签的文件

可以使用以下代码来遍历获取文件夹中含有特定标签的JSON文件：

import os
import json

# 文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 目标标签
target_label = "miss"

# 遍历文件夹
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 如果是JSON文件
    if filename.endswith(".json"):
        # 读取JSON文件
        with open(os.path.join(folder_path, filename), "r") as f:
            data = json.load(f)
        # 如果JSON文件中包含目标标签
        if any(target_label == shape["label"] for shape in data["shapes"]):
            # 处理该文件
            print("找到目标文件：" + filename)

这段代码首先遍历指定文件夹中的所有文件，如果文件是JSON文件，则读取其中的数据。然后判断该文件中是否包含目标标签，如果是，则输出该文件名。注意，代码中的`target_label`变量需要替换为实际的目标标签。

编辑一段python代码，遍历文件夹中json标签文件，并将其转换为coco格式的txt标签

好的，下面是一个简单的Python代码，用于遍历文件夹中的JSON标签文件，并将其转换为COCO格式的TXT标签文件：

import os
import json

# COCO格式的标注信息
coco_data = {'images': [], 'annotations': [], 'categories': []}

# 类别名与ID的映射关系
category_map = {'person': 1, 'car': 2, 'dog': 3, ...}

# 遍历文件夹中的所有JSON标签文件
for root, dirs, files in os.walk('/path/to/json/folder'):
    for file in files:
        if file.endswith('.json'):
            # 读取JSON文件
            with open(os.path.join(root, file), 'r') as f:
                json_data = json.load(f)

            # 处理JSON数据，添加到COCO格式的标注信息中
            image_info = {'id': json_data['image_id'], 'file_name': json_data['file_name'], ...}
            coco_data['images'].append(image_info)

            for bbox in json_data['annotations']:
                annotation_info = {'id': bbox['id'], 'image_id': json_data['image_id'], 'category_id': category_map[bbox['category']],
                                   'bbox': bbox['bbox'], 'area': bbox['area'], ...}
                coco_data['annotations'].append(annotation_info)

# 将COCO格式的标注信息保存到TXT文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write(json.dumps(coco_data))

在代码中，使用 `os.walk()` 函数遍历指定文件夹下的所有文件和子文件夹，使用 `json.load()` 函数读入JSON文件，然后按照COCO格式的要求，将JSON数据转换成COCO格式的标注信息，并添加到 `coco_data` 变量中。最后，使用 `json.dumps()` 函数将 `coco_data` 变量保存到TXT文件中。需要根据具体情况，修改文件夹路径、类别名与ID的映射关系等参数。