json转实例分割txt

### 将JSON文件转换为适用于实例分割标注的TXT文件格式 为了实现这一目标，可以基于 `LabelMe` 工具生成的 JSON 文件编写脚本将其转换为目标检测或实例分割所需的 YOLO TXT 格式。以下是具体方法： #### 数据准备 在开始之前，请确认已按照说明设置了必要的路径参数[^1]，包括： - **json_dir**: 存放由 LabelMe 标注工具生成的 JSON 文件的目录。 - **output_dir**: 输出的目标 YOLO 格式的 TXT 文件存储位置。 此外，还需要调整图像的实际分辨率参数（即 `img_width` 和 `img_height`），以匹配输入图片的真实尺寸。 #### 脚本实现 下面是一个 Python 实现示例，该脚本读取指定目录下的所有 JSON 文件并将其转换为 YOLO TXT 格式： ```python import os import json def convert_labelme_to_yolo(json_dir, output_dir, img_width=640, img_height=640): """ Convert LabelMe JSON files to YOLO format TXT files. Args: json_dir (str): Directory containing the LabelMe JSON files. output_dir (str): Output directory for saving YOLO TXT files. img_width (int): Image width used for normalization. img_height (int): Image height used for normalization. """ if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) class_mapping = {} # Dictionary to map classes to indices dynamically. for filename in os.listdir(json_dir): if filename.endswith(".json"): with open(os.path.join(json_dir, filename), 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) shapes = data.get('shapes', []) txt_content = [] for shape in shapes: label = shape['label'] points = shape['points'] if label not in class_mapping: class_mapping[label] = len(class_mapping) class_id = class_mapping[label] # Normalize and flatten polygon coordinates into a single line of text normalized_points = [] for point in points: x_norm = point[0] / img_width y_norm = point[1] / img_height normalized_points.extend([x_norm, y_norm]) txt_line = f"{class_id} {' '.join(map(str, normalized_points))}" txt_content.append(txt_line) # Save content to .txt file base_name = os.path.splitext(filename)[0] with open(os.path.join(output_dir, f"{base_name}.txt"), 'w', encoding='utf-8') as out_f: out_f.write("\n".join(txt_content)) convert_labelme_to_yolo( json_dir="path/to/json/files", output_dir="path/to/output/txt/files", img_width=640, img_height=640 ) ``` 上述代码实现了以下功能： 1. 动态映射类别名称到索引编号。 2. 对于每个多边形形状，提取其顶点坐标，并对其进行归一化处理。 3. 将每个对象的信息写入对应的 TXT 文件中，遵循 YOLO 的多边形表示方式。 #### 注意事项 如果需要进一步支持 COCO 或 Pascal VOC 数据集格式，则可参考相关文档完成额外的数据预处理工作[^2]。 ---