labelme批量制作数据集

上一篇记录了labelme的安装及简单使用，接下来记录将labelme标注后json文件转化为训练数据

1. 单个json文件转换为png数据

labelme自带的labelme_json_to_dataset功能，只是只能转换单个文件，使用下面命令

conda activate labelme #激活labelme环境
labelme_json_to_dataset.exe C:\testData\0.json

这样在testData文件下会生成一个0_json文件夹，里面有五个文件如图所示

其中文件夹0_json文件夹中有以下5个文件

img.png：原始图像
label.png：标签，unit8
label_viz.png：可视化的带标签的图像
label_names.txt：记录了标签的名称
info.yaml：配置文件

2.多张图片批量转换

写在前面，看了很多博客修改了的labelme中的labelme_to_dataset.py文件，这里记录两种方法

2.1 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，如下

conda activate labelme #激活相应环境
test.bat #输入命令行

2.2 程序法：

# labelme_batch_change.py
import os
path = 'Y:/data/SOD/dataset_test/SOD/json/'
json_file = os.listdir(path)
for file in json_file:os.system('D:/software/Anaconda3/envs/labelme/Scripts/labelme_json_to_dataset.exe %s'%(path+file))

3. 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 shutilpath = 'C:/test/'
dirpath = 'C:/labelImage/'for eachfile in os.listdir(path):if os.path.isdir(path + eachfile):if os.path.exists(path + eachfile + '/label.png'):shutil.copy(path + eachfile + '/label.png', dirpath + eachfile.split('_')[0] + '.png')print(eachfile + ' successfully moved')

4.标注图片转化为单通道

import os
import cv2
import numpy as np
bace_path = r"D:\research\data\train\mask"
save_path = r'D:\research\data\train'for im in os.listdir(bace_path):img = cv2.imread(os.path.join(bace_path, im))b, g, r = cv2.split(img)r[np.where(r != 0)] = 255cv2.imwrite(os.path.join(save_path, im), r)

参考：这里

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