根据标注精灵助手标好并导出的json文件生成txt文件(一)

最近在做自然场景的OCR检测识别算法，对于检测来说，需要对文件图片进行ground truth坐标点label的标注，刚开始使用的是标注精灵助手，标注好boundingbox后导出的是json格式的文件信息，但是CTPN、PSE等文字检测算法的训练需要点坐标信息的txt格式文件，因此(重点了)：

当你准备做自然场景下的文字检测算法时，类似于CTPN/PSE等，你使用了标注精灵助手标注好了文字位置的bounding box信息并导出了json格式的文件，你可以使用如下脚本(python3)将json文件，批量转成训练时方便使用的点坐标txt文件。

代码如下：

#-*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:xxx
@file: read_json.py
@time: 2019/06/05
"""
# 根据标注精灵标好导出的json文件生成txt
import json
import os
import glob
from tqdm import tqdm
def get_files(path,_ends=['*.json']):all_files = []for _end in _ends:files = glob.glob(os.path.join(path,_end))all_files.extend(files)file_num = len(all_files)return all_files,file_num
def get_text_mark(file_path):with open(file_path,'r',encoding='utf-8') as fid:result_dict = json.load(fid)obj = result_dict['outputs']['object']all_text_mark = []for obj_item in obj:text = obj_item['name']try:coords = obj_item['polygon']try:output_coord = [int(float(coords['x1'])), int(float(coords['y1'])), int(float(coords['x2'])), int(float(coords['y2'])), int(float(coords['x3'])), int(float(coords['y3'])),int(float(coords['x4'])), int(float(coords['y4']))]except:continueexcept:coords = obj_item['bndbox']try:output_coord = [int(float(coords['xmin'])), int(float(coords['ymin'])), int(float(coords['xmax'])), int(float(coords['ymin'])), int(float(coords['xmax'])), int(float(coords['ymax'])),int(float(coords['xmin'])), int(float(coords['ymax']))]except:continueoutput_text = ''for item in output_coord:output_text = output_text+str(item)+','output_text+=textall_text_mark.append(output_text)return all_text_markdef write_to_txt(out_txt_path,one_file_all_mark):#windowswith open(os.path.join(out_txt_path,file.split('\\')[-1].split('.')[0]+'.txt'),'a+',encoding='utf-8') as fid:##linux# with open(os.path.join(out_txt_path, file.split('/')#                                      [-1].split('.')[0] + '.txt'), 'a+', encoding='utf-8') as fid:for item in one_file_all_mark:fid.write(item+'\n')if __name__=="__main__":json_path = r'xxxxxx'out_txt_path = r'xxxxxx'files,files_len=get_files(json_path)bar = tqdm(total=files_len)for file in files:bar.update(1)print(file)try:one_file_all_mark = get_text_mark(file)except:print(file)continuewrite_to_txt(out_txt_path,one_file_all_mark)bar.close()

注：该脚本在windows下和linux下都可以正常运行，但是需要实际需要修改write_to_txt()方法里的备注部分。

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