语义分割.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]。

语义分割，也称为实例级像素级别的分割，是计算机视觉中的一种技术，用于将图像中的每个像素分配到特定的对象类别。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，而将JSON数据转换成文本（TXT）通常是将结构化的信息转换成便于阅读的形式。 假设你有一个包含多边形信息的JSON，它可能类似于这样： ```json { "image_id": "001", "objects": [ { "class": "person", "polygon": [[x1, y1], [x2, y2], ...] }, { "class": "car", "polygon": [[x3, y3], [x4, y4], ...] } ] } ``` 转换成TXT文件可能是这样的： ``` image_id: 001 object 1 (class: person): polygon: x1, y1; x2, y2; ... object 2 (class: car): polygon: x3, y3; x4, y4; ... ``` 每个对象都有其类别(class)以及对应的多边形坐标(polygon)列表。