labelme标签批量转换数据集json_to_dataset

labelme标签批量转换数据集json_to_dataset

转自labelme批量制作数据集教程。

转换原理

在安装了labelme的虚拟环境中有一个labelme_json_to_dataset.exe文件可以将json文件转成png文件【分割掩码（mask）】，但这个过程一次只能转换一个文件，因此这里提出批量转换的方法。(labelme_json_to_dataset.exe文件的所在目录是conda\envs\labelme\Scripts\labelme_json_to_dataset.exe)。

单张图片转换

json文件需要转换成png文件【分割掩码（mask）】，基本转换方法是在安装了labelme的环境下，输入下面的代码：

labelme_json_to_dataset E:\test\image\001.json

在001.json所在文件夹内，会生成一个001_json的文件夹，里面有5个文件，其中的label.png为所要的分割掩膜，label_viz.png是通道融合图，新版本的labelme没有.yaml文件(因此新版本的labelme中仅会生成4个文件)。

分割掩膜示意图：

多张图片批量转换

但是当数据文件很多时，需要批量处理的方法。这种方法需要原始图片与对应的json文件在同一个文件夹下。

bat脚本循环法

@echo off
for %%i in (*.json)  do labelme_json_to_dataset %%i
pause

新建一个txt文件，把这个复制进去，然后改名为test.bat，和要转换的文件放在一起。然后在激活相应环境下，进入所在文件目录，命令行输入test.bat就可以了。

标注图片提取

生成的label图片均在文件中，且图片名均是label.png，所以需要批量提取label.png，其他4个文件没有用，代码如下

# 将标签图从json文件中批量取出
import os
import shutil

path = r'D:\postgraduate\test'  # 生成的*_json文件夹路径
dirpath = r'D:\postgraduate\test\output'  # 分割掩码放置的目标文件夹路径

# 确保目标目录存在
os.makedirs(dirpath, exist_ok=True)

for eachfile in os.listdir(path):
    if os.path.isdir(os.path.join(path, eachfile)):
        source_file = os.path.join(path, eachfile, 'label.png')
        destination_file = os.path.join(dirpath, eachfile.split('_')[0] + '.png')

        if os.path.exists(source_file):
            try:
                shutil.copy(source_file, destination_file)
                print(eachfile + ' successfully moved')
            except Exception as e:
                print(f'Error moving {eachfile}: {e}')

使用时，只需将path和dirpath修改为你自己的路径即可。

标注图片转单通道

关于图片的概念见单通道、三通道、灰度图、黑白图、三通道转灰度图(单通道)。
图片的转换随便搜索就有。