lableme标注的json文件转为mask r-cnn训练用的coco数据集格式

前一篇博客我们完成了样本增强操作，但是此时所有样本对应的Json文件是不能直接放到mask r-cnn模型中进行训练的，有两种方法可以完成对数据的处理。第一种是基于labelme_json_to_datase工具，为每一张样本生成单独掩膜和标签文件，即info.yaml以及label.png，但是在样本数量较大的时候，处理起来比较困难，
Mask_RCNN-master源码中的train_shapes.ipynb里面就是用的labelme标注生成的文件，这款笔记本引入了一个玩具数据集（Shapes）来演示新数据集的训练。有兴趣的可以参考一下。
由于本例中，设计到的样本数量较大，总共有1080张图片，懒得再去折腾代码了，所以选择采用coco数据集格式对标签和掩膜信息进行存储，即所有图片对应的掩膜和标签信息全在annotations.json中，并利用coco模块来进行文件解析。
下面是labelme对应的json文件格式。

{"version": "4.5.6","flags": {},"shapes": [{"label": "CL","points": [[135.11933174224342,56.32458233890214],[146.99751861042182,77.91563275434243],[177.02233250620347,71.21588089330024],

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