1.写在前面

最近用到标注好的数据训练神经网络，用labelme标注好之后生成.json文件，我要实现的功能是目标分割，需要把.json文件转为VOC格式的数据。但是.json文件太多，于是在网上找一下能够批量处理json转图像的代码。挺好找的，但是按照别人的方法改变anaconda安装路径下的envs/labelme环境/Lib/site-packages/labelme/cli/下的json_to_dataset.py会报错，然后又搜一下错在哪里，一时半会解决不了。又找了一些转换代码，发现报错地方类似，难道在别人电脑上能正常运行，在我这不行？最后，经过多次尝试修改调试，终于能正常在我电脑上运行批量转换，不确定这种调试后的方法是否通用。记录一下，谨防忘记。

2.成功运行的json_to_dataset.py完整代码

代码在这篇博文基础上进行修改：(1条消息) labelme批量json转png数据集教程_脱发小白龙的博客-CSDN博客_labelme json文件转换https://blog.csdn.net/qq_42930154/article/details/123121779

'''
修改后的json_to_dataset文件，直接复制替换你自己原始的json_to_dataset，建议保存一下原版
'''
import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as ospimport imgviz
import PIL.Imagefrom 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.")logger.warning("It won't 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_fileprint(osp.dirname(json_file))if osp.isdir(osp.join(osp.dirname(json_file), 'json_data')) is False:os.mkdir(osp.join(osp.dirname(json_file), 'json_data'))else:print("文件已存在")if args.out is None:out_dir = osp.basename(json_file).replace(".", "_")out_dir1 = osp.join(osp.dirname(json_file), 'json_data')out_dir = osp.join(out_dir1, out_dir)print(out_dir)print("#" * 10)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_valuelbl = 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 = imgviz.label2rgb(lbl, imgviz.asgray(img), label_names=label_names, loc="rb")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.info("Saved to: {}".format(out_dir))if __name__ == "__main__":main()

修改地方：删除lbl后的“,-” ，只让lbl接受函数结果，要不然会报返回值与接受值不匹配的错误，ValueError: too many values to unpack (expected 2)。这类错误出现原因是比如返回三个值，但你用2个变量接受。

参考博文中还有其他后续方便的操作，这里不再赘述，可以先试一下参考博文的操作，如果不能正常转换，按照我做的改进进行尝试，也许就能work。使用方法参考博文也有哦。

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