2021-07-29 labelme注释、分类和Json文件转化(转化成彩图mask)

label_name_to_value = {'_background_': 0}              #把这一段注释掉
for shape in sorted(data['shapes'], key=lambda x: x['label']):label_name = shape['label']if label_name in label_name_to_value:label_value = label_name_to_value[label_name]else:label_value = len(label_name_to_value)label_name_to_value[label_name] = label_value

修改如下：

label_name_to_value = {'unlabeled': 0,'road': 1,'sidewalk': 2}

全部程序如图所示（D:\Anaconda3\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli）：

import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp
import warningsimport PIL.Image
import yamlfrom labelme.logger import logger
from labelme import utilsdef main():logger.warning('This script is aimed to demonstrate how to convert the''JSON file to a single image dataset, and not to handle''multiple JSON files to generate a real-use dataset.')parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('json_file')parser.add_argument('-o', '--out', default=None)args = parser.parse_args()json_file = args.json_fileif args.out is None:out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)else:out_dir = args.outif not osp.exists(out_dir):os.mkdir(out_dir)data = json.load(open(json_file))imageData = data.get('imageData')if not imageData:imagePath = os.path.join(os.path.dirname(json_file), data['imagePath'])with open(imagePath, 'rb') as f:imageData = f.read()imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')img = utils.img_b64_to_arr(imageData)# label_name_to_value = {'_background_': 0}# for shape in sorted(data['shapes'], key=lambda x: x['label']):#     label_name = shape['label']#     if label_name in label_name_to_value:#         label_value = label_name_to_value[label_name]#     else:#         label_value = len(label_name_to_value)#         label_name_to_value[label_name] = label_valuelabel_name_to_value = {'unlabeled': 0,'road': 1,'sidewalk': 2}lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)label_names = [None] * (max(label_name_to_value.values()) + 1)for name, value in label_name_to_value.items():label_names[value] = namelbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, label_names)PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:for lbl_name in label_names:f.write(lbl_name + '\n')logger.warning('info.yaml is being replaced by label_names.txt')info = dict(label_names=label_names)with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)logger.info('Saved to: {}'.format(out_dir))if __name__ == '__main__':main()

在Anaconda Prompt中输入activate labelme，进行Json文件转化

(base) C:\Users\MyPC>activate labelme
(labelme) C:\Users\MyPC>labelme_json_to_dataset G:\111\729\1.json

下面的图还是标签（像素0.1.2），只是显示方式不是灰度图！！！

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