标签格式转换json转txt
时间: 2023-08-17 07:11:40 浏览: 99
你可以使用Python的内置库`json`来实现将JSON格式转换为TXT格式。下面是一个示例代码:
```python
import json
def json_to_txt(json_data, txt_file):
with open(txt_file, 'w') as file:
json.dump(json_data, file, indent=4)
# 示例JSON数据
json_data = {
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
# 转换为TXT格式
json_to_txt(json_data, 'data.txt')
```
以上代码将会把JSON数据转换为TXT格式,并保存到名为`data.txt`的文件中。你可以根据自己的需求修改JSON数据和文件名。转换后的TXT文件将会包含美观的缩进格式。
相关问题
json格式转换为pascal voc格式
要将JSON格式转换为Pascal VOC格式,可以使用labelme2voc.py脚本。首先,需要生成一个名为data_dataset_voc的文件夹,其中包含以下内容:JPEGImages文件夹用于存放原始图像,SegmentationClass文件夹用于存放ground truth(mask)的二进制文件,SegmentationClassPNG文件夹用于存放原始图像对应的ground truth(mask),SegmentationClassVisualization文件夹用于存放原始图像与ground truth融合后的图像。\[1\]
然后,在新建的data_dataset_voc文件夹下打开终端,并激活labelme虚拟环境。最后,运行以下命令:
```
python labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt
```
其中,data_annotated是包含JSON文件的文件夹,labels.txt是包含类别标签的文本文件。\[2\]
这样,JSON格式的标注数据就会被转换为Pascal VOC格式的数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [自己的数据集由json转为voc数据集](https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
json转yolo格式标签
JSON转换为YOLO格式标签需要经过以下步骤:
1. 将JSON文件加载到Python中。
2. 对于每个图像,将其宽度和高度读入。
3. 对于每个对象,将其类别ID转换为YOLO格式。
4. 计算每个对象的中心点坐标和宽度高度。
5. 将所有对象的YOLO格式标签写入一个文本文件。
下面是一个示例Python代码来实现这个转换:
```
import json
# 加载JSON文件
with open('annotations.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 获取图像宽度和高度
width, height = data['imageWidth'], data['imageHeight']
# 转换每个对象的类别ID为YOLO格式
class_map = {'cat': 0, 'dog': 1} # 假设类别ID为0和1
yolo_labels = []
for obj in data['annotations']:
class_id = class_map[obj['label']]
x_min, y_min, x_max, y_max = obj['BoundingBox']
x_center = (x_min + x_max) / 2 / width
y_center = (y_min + y_max) / 2 / height
w = (x_max - x_min) / width
h = (y_max - y_min) / height
yolo_labels.append(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {w:.6f} {h:.6f}")
# 写入YOLO格式标签文件
with open('labels.txt', 'w') as f:
f.write('\n'.join(yolo_labels))
```
在这个例子中,我们假设JSON文件包含一个名为`annotations.json`的图像注释文件,其中类别ID为`cat`和`dog`。我们还假设图像的宽度和高度可以在JSON文件中找到,并且我们将YOLO格式标签写入名为`labels.txt`的文件中。最后,我们使用`join()`方法将所有标签连接为单个字符串,并将其写入文件中。
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