x-anylabeling标注json转yolo

<think>好的，我现在需要帮用户解决如何将X-AnyLabeling生成的JSON标注文件转换为YOLO格式的问题。首先，我得回想一下用户提供的引用内容，特别是引用2和3，里面提到X-AnyLabeling支持半自动标注和转换，以及如何将JSON转成YOLO的txt文件。 首先，用户的问题很明确，他们已经有了X-AnyLabeling生成的JSON文件，现在需要转成YOLO格式。根据引用3，软件本身可能已经生成了一些txt文件，但用户可能需要自己处理转换，或者可能他们需要手动转换？我需要先理解X-AnyLabeling的输出结构。 根据引用3中的信息，X-AnyLabeling在标注后会在图片目录下创建一个labels文件夹，里面保存了YOLO格式的txt文件。所以可能用户的情况是，他们可能没有正确导出，或者需要自己处理JSON文件。或者，用户可能想在没有自动生成的情况下手动转换？ 接下来，我需要考虑YOLO格式的具体要求。YOLO格式通常是将每个标注对象表示为一行，包含类别索引、中心点x和y的归一化坐标，以及宽度和高度，也是归一化的。这些坐标是相对于图片的宽度和高度的。 所以，转换的关键步骤应该是解析JSON文件中的每个标注对象的坐标，将其转换为归一化的值，并写入txt文件，每个图片对应一个txt文件，文件名与图片相同，存放在labels文件夹中。 用户提供的引用3中提到，转换后的txt文件保存在原始图片目录的labels文件夹里。所以可能需要用户将JSON文件中的信息提取出来，计算归一化后的坐标，并按照这个结构保存。 可能的步骤是： 1. 解析JSON文件，获取图片的尺寸（宽度和高度）。 2. 遍历每个标注对象，获取其边界框的坐标。 3. 将边界框的坐标转换为YOLO格式的归一化值。 4. 生成对应的txt文件，保存到指定目录。 同时，用户可能需要处理不同的类别，将类别名称映射为索引，比如0,1,2等，这需要有一个类别列表，并在转换时查找对应的索引。 此外，用户可能需要划分数据集，如训练集、验证集和测试集，这可能涉及到将图片和对应的txt文件移动到不同的目录中，如引用3提到的数据集划分。 可能的代码实现步骤： - 读取JSON文件，加载标注数据。 - 对于每个图像，提取其标注信息。 - 计算归一化后的中心点坐标和宽高。 - 写入txt文件，每行对应一个对象。 需要处理异常情况，比如图片不存在或者坐标超出范围等。此外，确保路径正确，生成的目录结构符合YOLO的要求，比如images和labels目录，每个下面有train、val等子目录。 用户可能遇到的问题包括如何确定类别索引，如何处理不同的形状标注（比如多边形转换为矩形框？不过X-AnyLabeling可能默认用矩形框标注），或者坐标的归一化计算是否正确。 根据引用2和3，X-AnyLabeling本身可能已经提供了转换工具，但用户可能需要手动处理，或者需要编写脚本来自动化这个过程。例如，引用3提到导入成功后自动生成txt文件，所以用户可能需要检查是否已经存在这些文件。如果用户需要自定义转换，或者处理特定的JSON结构，可能需要自己编写代码。 总结，回答用户的问题需要给出具体的步骤，包括解析JSON，计算归一化坐标，生成txt文件，处理类别映射，并可能需要代码示例。同时，引用相关的引用内容，特别是引用3提到的转换过程和目录结构。</think>### 如何将 X-AnyLabeling 的 JSON 标注文件转换为 YOLO 数据集格式？ 以下是具体步骤和代码实现： --- #### **1. 理解文件格式差异** - **X-AnyLabeling 的 JSON 格式**：存储标注的坐标（绝对像素值）、类别名称、图片尺寸等信息。 - **YOLO 格式**：每张图片对应一个 `.txt` 文件，每行表示一个对象的标注，格式为： $$ \text{类别索引} \quad x_{\text{中心}} \quad y_{\text{中心}} \quad \text{宽度} \quad \text{高度} $$ 其中坐标和尺寸需归一化到 `[0,1]`（相对于图片宽度和高度）[^3]。 --- #### **2. 转换步骤** 1. **解析 JSON 文件** 提取图片路径、尺寸、标注框的绝对坐标和类别名称。 2. **计算归一化坐标** 将绝对坐标转换为 YOLO 格式的相对坐标。 3. **生成 YOLO 标注文件** 按图片名称创建对应的 `.txt` 文件，保存归一化后的标注信息。 4. **划分数据集** 将图片和标注文件按比例分配到 `train`、`val`、`test` 文件夹中。 --- #### **3. Python 代码示例** ```python import json import os from pathlib import Path import shutil def json2yolo(json_path, output_dir, class_list): # 读取JSON文件 with open(json_path, 'r') as f: data = json.load(f) # 创建输出目录 Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 遍历所有标注数据 for image_info in data['images']: image_name = image_info['file_name'] image_width = image_info['width'] image_height = image_info['height'] # 生成对应的YOLO标注文件路径 txt_path = os.path.join(output_dir, Path(image_name).stem + '.txt') with open(txt_path, 'w') as f_txt: for ann in image_info['annotations']: # 获取类别索引 class_name = ann['label'] class_id = class_list.index(class_name) # 提取边界框坐标（假设为矩形框） x_min, y_min, x_max, y_max = ann['bbox'] # 计算归一化后的中心点和宽高 x_center = (x_min + x_max) / 2 / image_width y_center = (y_min + y_max) / 2 / image_height width = (x_max - x_min) / image_width height = (y_max - y_min) / image_height # 写入YOLO格式 f_txt.write(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n") # 示例调用 class_list = ["cat", "dog"] # 替换为实际类别列表 json_path = "path/to/annotations.json" output_dir = "labels" json2yolo(json_path, output_dir, class_list) ``` --- #### **4. 数据集目录结构** 最终目录应满足 YOLO 训练要求： ``` ├── images │ ├── train │ ├── val │ └── test └── labels ├── train ├── val └── test ``` 使用 `shutil` 库将图片和标注文件按比例分配到对应文件夹。 --- #### **注意事项** - 确保 JSON 文件中 `bbox` 字段为 `[x_min, y_min, x_max, y_max]` 格式。 - 若标注为多边形或其他形状，需先转换为矩形边界框。 - 数据集划分比例建议为 `train:val:test = 7:2:1`[^2]。 ---