labelme標簽批量轉換數據集json_to_dataset

轉自labelme批量制作數據集教程。

轉換原理

在安裝了labelme的虛擬環境中有一個labelme_json_to_dataset.exe文件可以將json文件轉成png文件【分割掩碼（mask）】，但這個過程一次只能轉換一個文件，因此這里提出批量轉換的方法。(labelme_json_to_dataset.exe文件的所在目錄是conda\envs\labelme\Scripts\labelme_json_to_dataset.exe)。

單張圖片轉換

json文件需要轉換成png文件【分割掩碼（mask）】，基本轉換方法是在安裝了labelme的環境下，輸入下面的代碼：

labelme_json_to_dataset E:\test\image\001.json

在001.json所在文件夾內，會生成一個001_json的文件夾，里面有5個文件，其中的label.png為所要的分割掩膜，label_viz.png是通道融合圖，新版本的labelme沒有.yaml文件(因此新版本的labelme中僅會生成4個文件)。

分割掩膜示意圖：

多張圖片批量轉換

但是當數據文件很多時，需要批量處理的方法。這種方法需要原始圖片與對應的json文件在同一個文件夾下。

bat腳本循環法

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

新建一個txt文件，把這個復制進去，然后改名為test.bat，和要轉換的文件放在一起。然后在激活相應環境下，進入所在文件目錄，命令行輸入test.bat就可以了。

標注圖片提取

生成的label圖片均在文件中，且圖片名均是label.png，所以需要批量提取label.png，其他4個文件沒有用，代碼如下

# 將標簽圖從json文件中批量取出
import os
import shutilpath = r'D:\postgraduate\test'  # 生成的*_json文件夾路徑
dirpath = r'D:\postgraduate\test\output'  # 分割掩碼放置的目標文件夾路徑# 確保目標目錄存在
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}')

使用時，只需將path和dirpath修改為你自己的路徑即可。

標注圖片轉單通道

關于圖片的概念見單通道、三通道、灰度圖、黑白圖、三通道轉灰度圖(單通道)。
圖片的轉換隨便搜索就有。