要将labelme生成的json文件转换成mask图像,你可以按照以下步骤进行操作: 读取labelme生成的json文件: 使用Python的json模块来读取并解析json文件。这个文件中包含了图像的标注信息,如图像的尺寸、标注的形状(多边形、矩形等)以及对应的标签。 python import json with open('path/to/your/label.json', 'r', encodi...
labelme工具不仅仅具有标注功能,而且可以将json文件转化为png的分割训练文件,如果您是一个类别则可以直接用labelme_json_to_dataset进行转换最后提取对应的掩码文件即可进行语义分割训练。如果您是>=2个类别则不推荐使用labelme工具进行转换,官方已经提示使用labelme_json_to_dataset进行超过2个类别转换可能会导致颜色映射...
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终端执行: labelme_json_to_dataset {json_path}
为了由json文件生成分割的mask标签,我们此刻需要使用labelme的labelme_json_to_dataset命令将json文件转换为mask(安装好labelme后,可以直接在终端输入labelme_json_to_dataset C:\Users\Administrator\Desktop\tumor_seg\quick_val\010.json(后面是json文件的绝对路径)),但此命令只能一次转化一个json文件,为了能批量...
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return str_json ''' 将上面获得的文件名,类别和四个坐标点转换成符合mask rcnn所需要的json的文件格式。 ''' def base64encode_img(image_path): src_image = Image.open(image_path) output_buffer = io.BytesIO() src_image.save(output_buffer, format='JPEG') ...
您可以使用labelme自带的工具labelme_json_to_dataset将json文件转换为Mask图，然后使用DataAugmentforLabelImg.py对LabelImg标注后的图片进行增强，包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化。此外，您还可以使用rename_file.py重命名文件。
为了查看标题所述效果,需使用python的script目录下的工具:labelme_json_to_dataset labelme_json_to_dataset /path/to/json
json output_dir 其中,input.json为输入的JSON文件,output_dir为输出的目录。执行此命令后,Labelme将在output_dir目录下生成对应的PNG格式的mask图像。 需要注意的是,如果标注的类别超过2个,官方已经提示使用labelme_json_to_dataset进行转换可能会导致颜色映射错误,从而导致转换的PNG图像混乱,进一步导致训练的模型识别...