PIL.Image.fromarray(lbl.astype(np.uint8)).save(osp.join(out_dir, osp.basename(json_file).replace(".json",".png")))#保存标签名称到文本文件with open(osp.join(out_dir,"label_names.txt"),"w") as f: f.write("img.png: Original image \n""label.png: Semantic map with pixel values ...
label_names.txt的内容如下: img.png: Original image label.png: Semantic image with pixel values between 0 and 255 label_viz.png: Overlay the semantic image and the original image 0001.png: The pixel value is a grayscale image of the label sequence number class: _background_ value: 0 cla...
PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, "label_viz.png")) with open(osp.join(out_dir, "label_names.txt"), "w") as f: for lbl_name in label_names: f.write(lbl_name + "\n") ("Saved to: {}".format(out_dir)) if __name__ == "__main__": main() 1. 2...
label_viz.png: Visualization of label.png. label_names.txt: Label names for values in label.png. 这和第4小节讲的格式转化差不多,4小节的python文件是可以根据自己需要随便改设置的,而这个内置方法是不允许改动的。 更多功能前往github仔细阅读。今天就分享到这...
label_viz.png: Visualization of label.png. label_names.txt: Label names for values in label.png. 这和第4小节讲的格式转化差不多,4小节的python文件是可以根据自己需要随便改设置的,而这个内置方法是不允许改动的。 更多功能前往github仔细阅读。今天就分享到这里。 ↩︎...
label_names.txt 批量json格式标签为png格式 现在生成一个是没问题了,接下来就是批量生成了批量生成,批量生成我们需要在python里调用cmd,os模块调用CMD命令有两种方式:os.popen(),os.system() 都是用当前进程来调用。os.system是无法获取返回值的,当运行结束后接着往下面执行程序。
warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt') info= dict(label_names=label_names) with open(osp.join(out_dir,'info.yaml'),'w')asf: yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False) print('Saved to: %s'%out_dir)if__name__ =='__main__': ...
class_names.txt:全部类别(包括背景) 标签可视化 对于此任务,我仅需要白色掩码图像,但是labelme的mask可视化没给相关颜色接口。 因此自己用opencv重撸一个mask可视化程序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importjsonimportcv2importnumpyasnp ...
mkdir(labels_dir)PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(images_dir,'{}_img.png'.format(save_file_name)))PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(labels_dir,'{}_label.png'.format(save_file_name)))withopen(osp.join(out_dir1,'label_names.txt'),'w')asf:forlbl_nameinlbl_names:f....
[label_name] = label_value # label_values must be dense label_values, label_names = [], [] for ln, lv in sorted(label_name_to_value.items(), key=lambda x: x[1]): label_values.append(lv) label_names.append(ln) assert label_values == list(range(len(label_values))) lbl = ...