labelme_json_to_dataset如何去除文字

`labelme_json_to_dataset`是一个用于将LabelMe标注格式的数据转换成适合某些机器学习库使用的数据集的工具。如果需要从LabelMe JSON中移除文字部分，通常这个过程涉及到数据预处理步骤。当你运行`labelme_json_to_dataset`函数并读取JSON文件时，你可以自定义解析规则，跳过或者忽略包含文本注释的部分。

具体操作可以分为以下几个步骤：

1. **解析JSON**：首先，你需要导入必要的库，如`json`或`pandas`，然后加载JSON文件到Python对象（例如`dict`）。

import json

with open('your_labelme_file.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

2. **筛选标签**：检查每个对象（通常是`shapes`列表），只保留纯几何信息，比如点、线段等。文本相关的键，如`label`或`points`中的`text`字段，可以直接删除或设置为`None`。

new_data = []
for annotation in data['shapes']:
    if not annotation.get('label') or (annotation.get('label').get('text') is None):
        new_annotation = {k: v for k, v in annotation.items() if k != 'label'}
        new_data.append(new_annotation)

3. **保存新数据**：最后，将处理后的数据保存为新的格式，如Pandas DataFrame或直接写入另一个JSON文件，去掉包含文字的部分。

if 'type' in new_data[0]:
    dataset = pd.DataFrame(new_data)
else:
    with open('output_without_text.json', 'w') as f:
        json.dump(new_data, f, indent=2)