怎么将labelme标注的json格式转换成yolo格式

<think>好的，用户想将Labelme标注的JSON文件转换成YOLO格式。我需要仔细回忆转换的步骤，确保正确性。首先，Labelme生成的JSON文件包含图像信息和多边形坐标，而YOLO需要的是归一化的中心点坐标、宽度和高度。这中间需要进行坐标转换和归一化处理。 首先，要确认每个JSON文件对应的图像尺寸，因为归一化需要用到图像的宽度和高度。然后，处理每个形状（shape）的标注数据，特别是多边形（polygon）的点坐标。对于YOLO来说，每个对象需要转换成一个边界框（bbox），所以可能需要将多边形点转换为矩形的左上角和右下角坐标，或者直接使用Labelme中的矩形标注。 需要注意的是，YOLO的格式是每行一个对象，包含类别编号、中心点x、中心点y、宽度和高度，这些都需要归一化到0-1之间。因此，计算中心点时，需要将左上和右下的坐标取平均，再除以图像尺寸得到归一化值。宽度和高度也是通过差值计算后归一化。 另外，类别名称需要对应到YOLO的类别索引，可能需要一个类别列表，并在转换时查找对应的索引。用户可能需要提前准备好这个列表，或者在转换过程中动态创建。 还有，处理多个JSON文件时，可能需要批量处理，遍历每个文件，读取其中的数据，进行转换后保存为txt文件，每个图像对应一个txt，放在正确的目录结构中，比如YOLO要求的images和labels文件夹。 用户可能遇到的常见问题包括：坐标归一化错误、类别索引不匹配、多边形转bbox的计算错误。需要提醒用户检查转换后的坐标是否在0-1之间，以及类别是否正确对应。同时，验证转换后的YOLO格式是否正确，可以使用可视化工具检查边界框是否准确覆盖目标。 总结步骤应该是：读取JSON，提取图像尺寸，遍历每个形状，转换坐标，归一化，写入txt。同时提供代码示例会有帮助，但需要确保代码的正确性，比如使用Python处理，导入必要的库如json、os等，处理异常情况，比如非矩形的形状可能需要跳过或处理。 可能还需要考虑不同的标注类型，比如矩形、多边形、圆形等，但YOLO通常使用矩形框，所以如果是多边形，可能需要计算其外接矩形。这部分需要明确告诉用户，假设用户使用的是矩形标注，或者如何处理多边形。 最后，提醒用户注意文件路径的正确性，避免路径错误导致转换失败，以及确保图像文件的存在和正确对应。</think>将Labelme的JSON标注转换为YOLO格式需遵循以下步骤： --- ### 一、理解格式差异 1. **Labelme格式** - 存储多边形点坐标（x,y） - 以`JSON`文件保存，包含图像路径、尺寸、标注点 ```json {"shapes": [{"label": "cat", "points": [[x1,y1], [x2,y2], ...]}]} ``` 2. **YOLO格式** - 存储归一化的中心点坐标和宽高 - 每行对应一个对象：`[class_id] [x_center] [y_center] [width] [height]` - 数值范围：0-1（相对于图像尺寸） --- ### 二、转换步骤 #### 1. 提取图像尺寸 从JSON中获取图像宽高： ```python width = json_data["imageWidth"] height = json_data["imageHeight"] ``` #### 2. 处理每个标注对象 遍历`shapes`列表，对每个多边形/矩形： ```python for shape in json_data["shapes"]: label = shape["label"] points = np.array(shape["points"]) ``` #### 3. 计算边界框（Bounding Box） - **左上角**：`(x_min, y_min) = points.min(axis=0)` - **右下角**：`(x_max, y_max) = points.max(axis=0)` #### 4. 转换为YOLO格式 ```python x_center = (x_min + x_max) / 2 / width y_center = (y_min + y_max) / 2 / height bbox_width = (x_max - x_min) / width bbox_height = (y_max - y_min) / height ``` #### 5. 保存结果 生成与图片同名的`.txt`文件： ``` 0 0.435 0.512 0.120 0.300 # 示例行 ``` --- ### 三、Python脚本示例 ```python import json import os def convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir, class_list): with open(json_path, 'r') as f: data = json.load(f) width = data['imageWidth'] height = data['imageHeight'] txt_lines = [] for shape in data['shapes']: label = shape['label'] class_id = class_list.index(label) points = np.array(shape['points']) # 计算边界框 x_min, y_min = points.min(axis=0) x_max, y_max = points.max(axis=0) # 归一化 x_center = (x_min + x_max) / 2 / width y_center = (y_min + y_max) / 2 / height bbox_w = (x_max - x_min) / width bbox_h = (y_max - y_min) / height txt_lines.append(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {bbox_w:.6f} {bbox_h:.6f}") # 保存到txt文件 txt_filename = os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + '.txt' with open(os.path.join(output_dir, txt_filename), 'w') as f: f.write('\n'.join(txt_lines)) ``` --- ### 四、关键注意事项 1. **类别映射**：需提前定义`class_list`（如`["cat", "dog"]`） 2. **归一化检查**：确保所有值在0-1之间 3. **多对象处理**：同一图片多个对象会生成多行 4. **坐标顺序**：YOLO使用`(中心点x, 中心点y, 宽度, 高度)` --- ### 五、验证结果 使用工具（如`labelImg`）打开生成的YOLO标签，确认边界框位置是否与原始标注匹配。