给我一个python代码将含有坐标信息的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Python代码将含有坐标信息的JSON文件转化为可用于分割训练的标签二值化黑白PNG图片：

import json
from PIL import Image, ImageDraw

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

# 获取图片大小
width = data['imageWidth']
height = data['imageHeight']

# 创建空白图片
img = Image.new('L', (width, height), )

# 绘制标签
draw = ImageDraw.Draw(img)
for shape in data['shapes']:
    if shape['shape_type'] == 'polygon':
        points = shape['points']
        draw.polygon(points, fill=255)

# 保存图片
img.save('label.png')

其中，`data.json`是含有坐标信息的JSON文件的路径，`label.png`是生成的标签二值化黑白PNG图片的保存路径。这段代码会读取JSON文件中的坐标信息，并将其绘制在空白图片上，最后保存为PNG格式的图片。

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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。

给我一个python代码将label中标注的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Python代码将标注的JSON文件转换为二值化的黑白PNG图像：

import json
import numpy as np
from PIL import Image

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

# 获取图像大小
width = label['size']['width']
height = label['size']['height']

# 创建一个空白图像
img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)

# 遍历每个对象
for obj in label['objects']:
    # 获取对象的形状
    shape = obj['shape_attributes']
    # 如果是多边形
    if shape['name'] == 'polygon':
        # 获取多边形的顶点坐标
        points = [(shape['all_points_x'][i], shape['all_points_y'][i]) for i in range(len(shape['all_points_x']))]
        # 将多边形填充到图像中
        Image.fromarray(img).draw.polygon(points, fill=1)
    # 如果是矩形
    elif shape['name'] == 'rect':
        # 获取矩形的左上角和右下角坐标
        x1, y1, x2, y2 = shape['x'], shape['y'], shape['x'] + shape['width'], shape['y'] + shape['height']
        # 将矩形填充到图像中
        Image.fromarray(img).draw.rectangle((x1, y1, x2, y2), fill=1)

# 保存图像
Image.fromarray(img).save('label.png')

其中，`label.json`是标注的JSON文件，`label.png`是生成的二值化黑白PNG图像。这段代码会遍历JSON文件中的每个对象，将多边形和矩形填充到空白图像中，并保存为PNG图像。