labelme工具解析json文件

由于自己的处理数据需求和labelme的直接使用处理还有差距，所以特此开发了新的工具，鸣谢我的合作伙伴，由于labelme工具解析json开源，则采用使得数据组织格式和标准json相同的方式。

解析代码如下：

修改文件为：D:\Users\Pangzhennan\Anaconda3\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli\json_to_dataset.py

此处路径同批量操作文件的代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings

import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils
import base64


def main():
    warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the\n"
                  "JSON file to a single image dataset, and not to handle\n"
                  "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_file
    # 该段代码在此处无意义
    '''
    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)
    '''
    list = os.listdir(json_file)
    for i in range(0, len(list)):
        path = os.path.join(json_file, list[i])
        '''
        print('path===================')
        print(path)
        kkk = open(path)
        print(kkk)
        print(type(kkk))
        '''
        if os.path.isfile(path):
            

            #with open(path,'r') as load_f:  #pang_add method1;
                #data = json.load(load_f)

            #data = json.load(open(path))  #pang_add method2;
            data = json.load(open(path, 'r'))  #pang_add method2;
            '''
            print('data===================')
            print(data)
            print(type(data))
            '''
            img = utils.img_b64_to_array(data['imageData'])
            lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes'])

            captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
            
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
            out_dir = osp.basename(list[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(list[i]), out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)

            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
            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 lbl_names:
                    f.write(lbl_name + '\n')

            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=lbl_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)

            print('Saved to: %s' % out_dir)


if __name__ == '__main__':
    main()

遇到的问题：

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

为了解决该问题，一度认为是自己的json中的字典和内容的格式出现了问题，经排查之后，发现自己的工具保存的json格式为utf-8格式编码，而正常应该是ansi或者cp936(gbk)格式编码。

解决方案为：1.改变工具对于json的编码格式；2.将utf-8编码格式的json文件转化为ansi或者cp936编码格式的文件。

关于utf-8格式和cp936格式的关系：

UTF-8（8-bit Unicode Transformation Format）是一种针对Unicode的可变长字符编码，又称万国码。

GBK全称《汉字内码扩展规范》（Chinese Internal Code Specification），cp936等同于GBK。

ANSI是一种字符代码，为使计算机支持更多语言，通常使用 0x00~0x7f 范围的1 个字节来表示 1 个英文字符。超出此范围的使用0x80~0xFFFF来编码，即扩展的ASCII编码。