语义分割多边形的json转txt

### 如何将语义分割的JSON格式标签转换为TXT格式 对于语义分割任务中的标注文件，通常会采用不同的工具和方法来完成从一种格式到另一种格式的转换。Labelme是一个广泛使用的图像标注工具，支持多种类型的标注，并允许用户通过编写自定义脚本来处理不同格式之间的转换。 当涉及到将`JSON`格式的标注信息转存至`.txt`文件时，可以基于Python编程语言创建一个简单的脚本以读取由labelme生成的标准JSON文件结构，并提取必要的信息保存成适合目标应用场景下的文本描述形式。下面提供了一个具体的实现方案： #### 实现思路 - 解析输入路径下所有的.json文件； - 对于每一个json文件，解析其内部包含的对象及其对应的类别名称与多边形顶点位置； - 构建输出字符串模板，按照约定好的顺序记录每个多边形的信息（例如：类名加上各个顶点坐标）； - 将构建的结果写入指定目录内的相应.txt文件中； #### Python代码示例 ```python import os import json def convert_json_to_txt(json_dir, output_dir): """ Convert JSON files to TXT format. Args: json_dir (str): Directory containing the input JSON files. output_dir (str): Output directory where converted TXT files will be saved. """ if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for filename in os.listdir(json_dir): if filename.endswith(".json"): with open(os.path.join(json_dir, filename)) as f: data = json.load(f) shapes = data['shapes'] txt_content = "" for shape in shapes: label = shape["label"] points = ';'.join([f"{point[0]},{point[1]}" for point in shape["points"]]) line = f"{label} {points}\n" txt_content += line base_name = os.path.splitext(filename)[0] out_file_path = os.path.join(output_dir, f'{base_name}.txt') with open(out_file_path, 'w') as file: file.write(txt_content) if __name__ == "__main__": # Example usage convert_json_to_txt('data_annotated', 'output_folder') ``` 此段程序能够遍历给定文件夹内所有符合条件的JSON文件，并逐一对它们进行解析，最终得到一系列符合预期格式要求的文字表述，这些文字被依次追加到了对应的目标TXT文档里[^1]。

### 将JSON文件转换为TXT文件并实现语义分割 为了将LabelMe JSON文件转换为TXT文件，并用于语义分割任务，可以采用一系列Python脚本来处理这些文件。以下是详细的说明： #### 处理流程概述 - **读取JSON文件**：解析由LabelMe生成的JSON文件。 - **提取标签信息**：获取每个对象及其对应的类别名称和边界框坐标。 - **保存到TXT文件**：按照指定格式将上述信息写入TXT文件。 #### 使用`labelme`库进行初步转换 首先安装必要的依赖项： ```bash pip install labelme ``` 编写一段简单的Python代码来完成这一过程[^1]: ```python import os import json from pathlib import Path def convert_json_to_txt(json_file, output_dir): with open(json_file) as f: data = json.load(f) image_height = data['imageHeight'] image_width = data['imageWidth'] txt_content = [] for shape in data['shapes']: label = shape['label'] points = shape['points'] # [[x1,y1], [x2,y2]] # 假设这里只考虑矩形标注的情况 x_min = min([p[0] for p in points]) y_min = min([p[1] for p in points]) x_max = max([p[0] for p in points]) y_max = max([p[1] for p in points]) line = f"{label} {x_min},{y_min},{x_max},{y_max}" txt_content.append(line) base_name = Path(json_file).stem out_path = os.path.join(output_dir, f'{base_name}.txt') with open(out_path, 'w') as file: for item in txt_content: file.write("%s\n" % item) if __name__ == '__main__': input_folder = './annotations' # 存放原始json文件夹路径 output_folder = './labels' # 输出txt文件夹路径 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) files = list(Path(input_folder).glob('*.json')) for file in files: convert_json_to_txt(str(file), output_folder) ``` 这段程序会遍历给定目录下的所有`.json`文件，并将其内容按特定格式转存至相应的`.txt`文件中。每行代表一个物体的位置以及其所属类别的名称[^3]。 对于更复杂的场景（例如多边形或多点标记），可能还需要额外调整此函数内的逻辑以适应不同的几何形状表示方式。 #### 实现语义分割的数据准备 一旦拥有了正确的文本描述文件之后，则可以根据所选框架的要求进一步构建适合于训练模型使用的数据集结构。这通常涉及到创建图像掩码(mask)，其中每一个像素都对应着某个预定义分类标签的颜色编码值。可以通过调用`labelme.utils.shapes_to_label()`辅助函数来自动生成此类mask图像[^2]: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import labelme img_pil = Image.open(image_filepath).convert('RGB') data = json.load(open(annotation_filepath)) lbl, lbl_names = labelme.utils.shapes_to_label( img_shape=img_pil.size[::-1], shapes=data['shapes'], label_name_to_value={'_background_': 0} ) for name, cls_id in lbl_names.items(): print(f"'{name}' -> {cls_id}") plt.imshow(lbl, cmap='tab20') plt.show() ``` 通过这种方式获得的结果可以直接作为深度学习算法输入的一部分参与后续的学习过程。