车道线检测数据集tusimple数据集(json)转换脚本

数据集链接：下载地址.，下载会快一些，国内下载基本下不下来，实在下不了等我数据集上传完了会放百度云链接.
（提取码: v17j）
代码参考博客：json转换成png.
重点来了！！！
首先新建两个文件夹一个放原图一个放标签图（png），然后按照参考博客解析json文件，注意更改opencv读取图片时的路径，原博客是直接从json文件了取的相对路径，为了避免路径错误你可以改成绝对路径。

import cv2
import json
import numpy as np
import os

file=open('F://study//tusimple//label_data_0531.json','r')
path = 'F:/study/tusimple/'
image_num=0


for line in file.readlines():
    data=json.loads(line)
    #print(path+os.sep+data['raw_file'])
    image=cv2.imread(path+os.sep+data['raw_file'])
    binaryimage=np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],1),np.uint8)
    instanceimage=binaryimage.copy()
    arr_width=data['lanes']
    arr_height=data['h_samples']
    width_num=len(arr_width)
    height_num=len(arr_height)
    for i in range(height_num):
        lane_hist=0
        for j in range(width_num):
            if arr_width[j][i-1]>0 and arr_width[j][i]>0:
                binaryimage[int(arr_height[i]),int(arr_width[j][i])]=255
                instanceimage[int(arr_height[i]),int(arr_width[j][i])]=lane_hist
                if i>0:
                    cv2.line(binaryimage, (int(arr_width[j][i-1]),int(arr_height[i-1])), (int(arr_width[j][i]),int(arr_height[i])), 255, 10)
                    cv2.line(instanceimage,(int(arr_width[j][i-1]),int(arr_height[i-1])), (int(arr_width[j][i]),int(arr_height[i])), lane_hist, 10)
                lane_hist+=1
    string1=path +'data_0531'+os.sep+'gt_image_binary'+os.sep+str(image_num)+".png"
    string2=path +'data_0531'+os.sep+'gt_image_instance'+str(image_num)+".png"
    string3=path +'data_0531'+os.sep+'image'+str(image_num)+".jpg"
    #print(string1)
    cv2.imwrite(string1,binaryimage)
    cv2.imwrite(string2,instanceimage)
    cv2.imwrite(string3,image)
    image_num=image_num+1
file.close()

我的文件目录如下，仅供参考：


生成的标签图效果如下：