前言

由于之前使用的是LabelImg进行的图像检测的标注工作，后来有需要进行关键点标注，最初采用的方法是LabelImg矩形框的左下点坐标和右下点坐标来代替关键点的坐标，发现标注的不是很准确。就想着用labelme软件来进行相应的标注，但是之前标注了太多的图片，重新标注的话费时费力，就采用代码将之前LabelImg标注的VOC格式转化为labelme的json格式。

一、安装labelme

本人使用的MAC电脑，在anaconda的环境下面首先创建一个虚拟环境：
conda create–name=labelme python=3.6
激活环境：
source activate labelme
安装labelme：
pip install labelme==4.5.6
打开labelme：
labelme
打开后界面如下

二、VOC转化为JSON的代码

1.代码：

import argparse
import glob
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import json
from tqdm import tqdmdef parse_args():"""参数配置"""parser = argparse.ArgumentParser(description='xml2json')parser.add_argument('--raw_label_dir', help='the path of raw label', default='')parser.add_argument('--pic_dir', help='the path of picture', default='')parser.add_argument('--save_dir', help='the path of new label', default='')args = parser.parse_args()return argsdef read_xml_gtbox_and_label(xml_path):"""读取xml内容"""tree = ET.parse(xml_path)root = tree.getroot()size = root.find('size')width = int(size.find('width').text)height = int(size.find('height').text)depth = int(size.find('depth').text)points = []for obj in root.iter('object'):cls = obj.find('name').textpose = obj.find('pose').textxmlbox = obj.find('bndbox')xmin = float(xmlbox.find('xmin').text)xmax = float(xmlbox.find('xmax').text)ymin = float(xmlbox.find('ymin').text)ymax = float(xmlbox.find('ymax').text)box = [xmin, ymin, xmax, ymax]point = [cls, box]points.append(point)return points, width, heightdef main():"""主函数"""args = parse_args()labels = glob.glob(args.raw_label_dir + '/*.xml')for i, label_abs in tqdm(enumerate(labels), total=len(labels)):_, label = os.path.split(label_abs)label_name = label.rstrip('.xml')# img_path = os.path.join(args.pic_dir, label_name + '.jpg')img_path = label_name + '.jpg'points, width, height = read_xml_gtbox_and_label(label_abs)json_str = {}json_str['version'] = '4.5.6'json_str['flags'] = {}shapes = []for i in range(len(points)):# 判断是否是左下角的点为关键点if points[i][0] == "left head":shape = {}shape['label'] = 'head'shape['points'] = [[points[i][1][0], points[i][1][3]]]shape['group_id'] = None# 类型为点shape['shape_type'] = 'point'shape['flags'] = {}shapes.append(shape)# 判断是否是右下角的点是关键点elif points[i][0] == "right head":shape = {}shape['label'] = 'head'shape['points'] = [[points[i][1][2], points[i][1][3]]]shape['group_id'] = Noneshape['shape_type'] = 'point'shape['flags'] = {}shapes.append(shape)# 其余的情况else:shape = {}shape['label'] = points[i][0]shape['points'] = [[points[i][1][0], points[i][1][1]],[points[i][1][2], points[i][1][3]]]shape['group_id'] = None# labelIMG的标注类型基本都为长方形shape['shape_type'] = 'rectangle'shape['flags'] = {}shapes.append(shape)json_str['shapes'] = shapesjson_str['imagePath'] = img_pathjson_str['imageData'] = Nonejson_str['imageHeight'] = heightjson_str['imageWidth'] = widthwith open(os.path.join(args.save_dir, label_name + '.json'), 'w') as f:json.dump(json_str, f, indent=2)if __name__ == '__main__':main()

2.用labelme查看转化完成的文件

转化完成的json文件和图片放在一个文件下，目的是使得在json文件里面的imagePath要对应的上。
特别注意的是，使用labelme查看jason文件的时候必须加上 --nodata这个参数，即：
labelme --nodata
不然imageData的参数无法对应上会报错。如下所示：

成功打开之后图片如下所示
转化前的图片：

转化后的图片：

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labelImg的VOC格式转化为labelme的json格式

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前言

一、安装labelme

二、VOC转化为JSON的代码

1.代码：

2.用labelme查看转化完成的文件

labelImg的VOC格式转化为labelme的json格式相关推荐

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