「解析」labelme 的json文件批量转化

相信大家在使用 labelme 标注数据之后，都需要将 json文件 转换为对应的标签图，但是每次一张一张转换，费时又费力，特别是转换后还需要再将 标签图修改名字，然后再移动到特定的文件夹，就又增添了不少工作量，作者也是深受其累。作为一名开发人员，怎么可以让这点问题难住呢，自然是让程序自动处理，而我们应该是 在旁刷抖音才对 ️️️

此外，对于labelme 每次标注的时候，需要加载 图片文件地址，设置自动保存等等操作，作者已经在 labelme 如何硬核加载 labels.txt 中教大家如何一次性配置，后期只需要打开即可，无需再为配置而烦恼，也可将配置文件分发给小组成员，使其将更多精力放在 ‘标注’ 这一艰巨任务上！

对于刚入门的小白，可以直接将 下面的完整代码复制粘贴使用，
⚠️注意：在使用前需要修改两个地方

1. 将 35 行的 default 设置为自己的输出文件夹；
2. 将106行的 json_path 设置为 labelme 保存 json的文件夹；

其中 110 行代码是 防止 Mac电脑自动添加的 .DS_Store 文件，无需处理
运行代码，就会再输出文件夹下面新出现以下三个

在生成的 SegmentLabels 文件中，对每张图片含有的 label 也整理成 txt 文件备份下来了，如果没有需求的话，大家将其注释掉即可 90-92 行代码

draw_label_png.py

#  !/usr/bin/env  python
#  -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   :  2022.04
# @Author :  绿色羽毛
# @Email  :  [email protected]
# @Blog   :  https://blog.csdn.net/ViatorSun
# @Paper  :
# @arXiv  :
# @version:  "1.0"
# @Note   :



import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp

import imgviz
import PIL.Image

from labelme.logger import logger
from labelme import utils


def main(json_file):
    logger.warning( "This script is aimed to demonstrate how to convert the "
                    "JSON file to a single image dataset."  )
    logger.warning( "It won't handle multiple JSON files to generate a "
                    "real-use dataset." )

    parser = argparse.ArgumentParser()
    # parser.add_argument("json_file")
    parser.add_argument("-o", "--out", default='/Users/viatorsun/Desktop/Demo/Tomato/')
    args = parser.parse_args()

    # json_file = args.json_file
    # json_file = '/Users/viatorsun/Desktop/Demo/Tomato/TomatoJSON/HIMG_20211108_144919_1.json'

    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
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)

    img_name = osp.basename(json_file)[:-5]

    data = json.load(open(json_file))
    imageData = data.get("imageData")

    if not imageData:
        imagePath = os.path.join(os.path.dirname(json_file), data["imagePath"])
        with open(imagePath, "rb") as f:
            imageData = f.read()
            imageData = base64.b64encode(imageData).decode("utf-8")
    img = utils.img_b64_to_arr(imageData)

    label_name_to_value = {"_background_": 0}
    for shape in sorted(data["shapes"], key=lambda x: x["label"]):
        label_name = shape["label"]
        if label_name in label_name_to_value:
            label_value = label_name_to_value[label_name]
        else:
            label_value = len(label_name_to_value)
            label_name_to_value[label_name] = label_value
    lbl, _ = utils.shapes_to_label( img.shape, data["shapes"], label_name_to_value )

    label_names = [None] * (max(label_name_to_value.values()) + 1)
    for name, value in label_name_to_value.items():
        label_names[value] = name

    lbl_viz = imgviz.label2rgb( lbl, imgviz.asgray(img), label_names=label_names, loc="rb" )

    # 原图保存
    Images = osp.join(out_dir, 'PNGImages')
    if not osp.exists(Images):
        os.mkdir(Images)
    PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(Images ,img_name + ".png"))

    # 标签保存
    Labels = osp.join(out_dir,'SegmentLabels')
    if not osp.exists(Labels):
        os.mkdir(Labels)
    utils.lblsave(osp.join(Labels, img_name + ".png" ), lbl)

    with open(osp.join(out_dir, 'SegmentLabels', img_name + ".txt"), "w") as f:
        for lbl_name in label_names:
            f.write(lbl_name + "\n")


    # 合成图保存
    Label_viz = osp.join(out_dir, "Label_viz")
    if not osp.exists(Label_viz):
        os.mkdir(Label_viz)
    PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(Label_viz, img_name + ".png"))

    logger.info("Saved to: {}".format(out_dir))


if __name__ == "__main__":

    json_path = '/Users/viatorsun/Desktop/Demo/Tomato/TomatoJSON'

    for root , dirs , files in os.walk(json_path):
        for file in files:
            if file == '.DS_Store':
                continue
            json_path = os.path.join(root ,file)
            print(json_path)
            main(json_path)