labelme生成mask：json_to_dataset

多线程批量将label勾画保存的json文件生成mask并可视化

1、完整代码

import os
import json
import base64
import imgviz
import PIL.Image
import os.path as osp

from tqdm import tqdm
from labelme import utils
from threading import Thread


def ConvertOne(labelme_dir, json_file, save_dir, label_name_to_value):
    out_dir = os.path.join(save_dir, json_file.replace(".json", ""))
    if not os.path.exists(out_dir):
        os.makedirs(out_dir)
    json_path = osp.join(labelme_dir, json_file)
    with open(json_path, "r") as jf:
        data = json.load(jf)
        imageData = data.get("imageData")

        # labelme 的图像数据编码以及返回处理格式
        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)

        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

        # label_names={'_background_','line','border'}
        lbl_viz = imgviz.label2rgb(
            lbl, imgviz.asgray(img), label_names=label_names, loc="rb"
        )

        PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, "img.png"))
        # 保存标签图片
        utils.lblsave(osp.join(out_dir, "label.png"), lbl)
        # 保存带标签的可视化图像
        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 label_names:
                f.write(lbl_name + "\n")


def main():
    labelme_dir = r'xxxxx'  # json文件存放文件夹
    save_dir = r'xxxxx'  # 结果生成文件夹
    # 类别标签
    class_names = {
        '_background_': 0,
        "keji": 1,
        "jinmao": 2,
        "douzi": 3,
        "jiuyue": 4,
        "xihe": 5,
        "kuxie": 6,
        "hanzai": 7,
        "milu": 8,
        "meng": 9,
        "glucose": 10
    }
	# 列出labelme勾画标签后文件夹中保存的所有文件名
    file_list = os.listdir(labelme_dir)
    # 找到勾画保存的所有json标签
    json_list = []
    [json_list.append(x) for x in file_list if x.endswith(".json")]
	
    for json_file in tqdm(json_list):
        # 单线程
        # ConvertOne(labelme_dir, json_file, save_dir, class_names)

        # 多线程
        Thread(target=ConvertOne, args=(labelme_dir, json_file, save_dir, class_names)).start()
	print(f"生成结果保存地址：{save_dir}")

if __name__ == "__main__":
    main()

2、使用注意事项

2.1 可直接使用，修改json文件存放文件夹，结果生成文件夹，类别标签即可（类别标签和使用labelme勾画使用的顺序一致）

2.2 可先用单线程测试几个结果，如果没有报错，可换成多线程进行加速（如果程序有错且数据量较大，使用多线程可能会卡死）

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