实例分割labelme 转yolo

<think>好的，用户需要将Labelme标注的实例分割数据转换为YOLO格式。首先，我需要回忆一下Labelme和YOLO的数据格式区别。Labelme生成的JSON文件包含多边形坐标，而YOLO实例分割需要的是归一化的多边形点坐标加上类别信息，每个对象一行，格式为：类别编号 点1_x 点1_y 点2_x 点2_y ...。 接下来，用户可能需要具体的步骤和代码示例。我应该先列出转换的基本步骤，比如解析JSON文件、处理图像尺寸、归一化坐标、处理多个对象等。然后，给出一个Python脚本的例子，说明如何读取JSON，提取多边形，并进行归一化处理。同时，需要注意不同YOLO版本的可能差异，比如YOLOv5和YOLOv8的实例分割格式是否一致，这里可能需要确认，但通常处理方式类似。 另外，用户可能关心如何处理多个对象和多个多边形的情况。例如，一个对象可能有多个分割区域，这时候每个区域需要单独一行，但共享同一个类别编号。需要提醒用户注意这一点，避免数据错误。 还要考虑路径处理和文件保存的问题，脚本需要遍历所有JSON文件，生成对应的txt文件，并保存到指定目录。可能需要使用os和json库来处理文件和解析数据。 最后，验证转换后的数据是否正确，可能需要检查生成的txt文件内容，或者使用可视化工具确认标注是否正确。此外，用户可能需要知道如何调整脚本以适应自己的数据集结构，比如图像路径、类别映射等。 总结一下，回答应该包括步骤说明、代码示例、注意事项，以及验证方法。同时，确保引用的资料正确，比如引用提供的两个来源，说明Labelme到YOLO转换的必要性和方法。</think>以下是将Labelme标注的实例分割数据转换为YOLO格式的完整解决方案： ### 一、转换步骤说明 1. **解析Labelme的JSON结构** 每个JSON文件包含： - 图像尺寸信息`imageWidth`和`imageHeight` - 多个多边形标注`shapes`，每个包含： - `label`：类别名称 - `points`：多边形顶点坐标列表 2. **坐标归一化处理** YOLO要求坐标值必须归一化为`0-1`范围，计算公式： $$ x_{norm} = \frac{x}{width},\ y_{norm} = \frac{y}{height} $$ 3. **处理多个对象与多边形** 每个对象对应独立行，格式为： ``` <类别ID> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn> ``` ### 二、Python转换代码示例 ```python import json import os def labelme2yolo(json_dir, output_dir, class_map): os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for json_file in os.listdir(json_dir): if not json_file.endswith('.json'): continue with open(os.path.join(json_dir, json_file), 'r') as f: data = json.load(f) img_w = data['imageWidth'] img_h = data['imageHeight'] txt_content = [] for shape in data['shapes']: if shape['shape_type'] != 'polygon': continue # 类别转换 class_id = class_map[shape['label']] # 坐标归一化 points = [] for x, y in shape['points']: points.extend([x/img_w, y/img_h]) # 格式化为字符串 line = f"{class_id} " + " ".join(f"{coord:.6f}" for coord in points) txt_content.append(line) # 保存txt文件 txt_file = os.path.splitext(json_file)[0] + ".txt" with open(os.path.join(output_dir, txt_file), 'w') as f: f.write("\n".join(txt_content)) ``` ### 三、关键参数配置 使用时需要指定： ```python class_map = { "cat": 0, "dog": 1, # 添加更多类别映射... } labelme2yolo( json_dir="path/to/labelme_jsons", output_dir="yolo_labels", class_map=class_map ) ``` ### 四、注意事项 1. **多边形闭合问题**：YOLO不要求首尾点重复闭合，但Labelme会自动闭合多边形 2. **多实例处理**：每个多边形独立成行，即使属于同一类别[^2] 3. **格式验证**：转换后可用YOLOv8的`yolo checks`命令验证数据格式 4. **特殊字符处理**：Labelme的`label`字段不能包含空格