语义分割json转mask批量转换代码

### 批量转换语义分割 JSON 文件到 MASK 格式的代码 为了实现将语义分割的 JSON 文件批量转换为 MASK 格式的功能，可以编写一个 Python 脚本。该脚本会读取 JSON 文件中的标注数据，并将其转化为对应的二进制掩码图像（MASK）。以下是完整的解决方案： #### 解决方案描述 1. **输入**: 假设 JSON 文件遵循 COCO 数据集的标准格式，其中包含 `annotations` 和 `categories` 字段。 2. **输出**: 对于每张图片生成一张或多张 MASK 图像，具体取决于类别数量。 以下是一个基于上述假设的代码示例[^3]: ```python import os import json from PIL import Image import numpy as np def convert_json_to_mask(json_file_path, output_dir): """ 将单个 JSON 文件转换为 MASK 格式。 :param json_file_path: 输入的 JSON 文件路径 :param output_dir: 输出 MASK 的目录 """ with open(json_file_path, 'r') as f: data = json.load(f) image_info = {img['id']: img for img in data['images']} category_info = {cat['id']: cat['name'] for cat in data['categories']} for annotation in data['annotations']: image_id = annotation['image_id'] category_id = annotation['category_id'] # 获取对应图片的信息 image_name = image_info[image_id]['file_name'].split('.')[0] height = image_info[image_id]['height'] width = image_info[image_id]['width'] # 创建空白掩码 mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) # 处理多边形坐标并填充掩码 polygons = annotation.get('segmentation', []) if not isinstance(polygons[0], list): # 如果只有一个对象，则解包 polygons = [polygons] for polygon in polygons: flattened_polygon = [] for i in range(0, len(polygon), 2): x = int(polygon[i]) y = int(polygon[i + 1]) flattened_polygon.extend([x, y]) # 使用 PIL 绘制多边形区域 img = Image.new('L', (width, height), 0) ImageDraw.Draw(img).polygon(flattened_polygon, outline=1, fill=1) mask += np.array(img) # 存储掩码文件 category_name = category_info[category_id].replace(' ', '_') mask_filename = f"{image_name}_{category_name}.png" mask_filepath = os.path.join(output_dir, mask_filename) Image.fromarray(mask * 255).save(mask_filepath) def batch_convert(directory_with_jsons, output_directory): """ 批量处理指定目录下的所有 JSON 文件。 :param directory_with_jsons: 包含多个 JSON 文件的目录 :param output_directory: 输出 MASK 的总目录 """ if not os.path.exists(output_directory): os.makedirs(output_directory) for filename in os.listdir(directory_with_jsons): if filename.endswith('.json'): json_file_path = os.path.join(directory_with_jsons, filename) sub_output_dir = os.path.join(output_directory, filename.split('.')[0]) if not os.path.exists(sub_output_dir): os.makedirs(sub_output_dir) convert_json_to_mask(json_file_path, sub_output_dir) if __name__ == "__main__": input_directory = './input/json_files' # 替换为实际的 JSON 文件所在目录 output_directory = './output/masks' # 替换为目标存储 MASK 的目录 batch_convert(input_directory, output_directory) ``` 此代码实现了从 JSON 到 MASK 的批量转换功能。它通过解析 JSON 中的 `segmentation` 字段来提取多边形信息，并利用 Pillow 库绘制这些多边形作为掩码。 --- ### 关键技术点说明 - **JSON 结构解析**：COCO 数据集中通常有 `annotations`, `images`, 和 `categories` 等字段。`annotations` 下的 `segmentation` 提供了目标物体的边界框或轮廓线信息[^3]。 - **Pillow 库的应用**：用于高效地创建和保存掩码图像。 - **批量化操作**：支持一次性处理整个目录下的所有 JSON 文件，自动按类别分类保存掩码。 ---