我们要得到的结果是mask,保存生成的.json文件还需要通过转换得到对应的mask图像。 (这里的转换有两种方式,一种是找到当前python环境下的labelme_json_to_dataset.py进行修改,二是直接在命令行中调用对应的接口labelme_json_to_dataset {file}生成mask,由于单命令行直接执行一个文件的生成,因此这里考虑编写对应的脚本,...
3. JSON到PNG转换 由于大多数语义分割模型期望标签为PNG格式的掩码图像,我们需要将JSON格式的标签转换为PNG格式。可以使用以下Python脚本来完成这个转换: python深色版本 import json import os import cv2 import numpy as np def convert_json_to_mask(json_path, image_size, class_map): with open(json_path,...
# 示例代码:将JSON格式标注文件转换为PNG格式掩码文件 import base64 import json import os import numpy as np from PIL import Image from labelme import utils def json_to_mask(json_path, output_path): with open(json_path) as f: data = json.load(f) img = utils.img_b64_to_arr(data['ima...
if not filename.endswith('.json'): continue json_path = os.path.join(label_dir, filename) image_path = os.path.join(image_dir, filename.replace('.json', '.jpg')) mask_path = os.path.join(output_dir, filename.replace('.json', '.png')) # 读取图像尺寸 image = cv2.imread(ima...
import json import urllib # 创建 AcsClient 实例 client= AcsClient("LTAI5tQCCmMyKSfifwsFHLpC","JyzNfHsCnUaVTeS6Xg3ylMjQFC8C6L","cn-shanghai") request=SegmentSkyRequest.SegmentSkyRequest() endpoint="https://oss-cn-shanghai.aliyuncs.com"accesskey_id="LTAI5tQCCmMyKSfifwsFHLpC"accesskey_secret...
第二步:导入自己的json目录,有的时候json文件没有存储imageData的图像数据,这时候建议大家把图片和json放一起,这样软件转换时候如果遇到imageData为空会自动由图像进行转换。 第三步:点击转换数据集,由于是像素级mask转换时间依据图片大小决定 ,比如我51张图片,最高像素有3000转换需要2分钟左右,如果您的数据集更多需要...
该结果保存成为了一个json文件,内容如下 我们要制作一个只包含三个类别的标签图像,该标签图像中,Background为0,Tom为1,Jerry为2。我们首先要创建一个和原图大小一致的空白图像,该图像所有像素都是0,这表示在该图像中所有的内容都是Background。然后根据标签对应的区域使用与之对应的类别索引来填充该图像,也就是说...
打开cmd,cd到.json文件的目录下,运行下面一行代码: AI检测代码解析 labelme_json_to_dataset.exe E:\coffee 1. 注意: 这个也就是你的json文件目录。 路径只需要输入到文件夹即可,不需要具体指定json文件。 将生成的json文件夹中的label.png提取出来放在一个文件夹中,即为masks。
2. 点击左上角File—>将Save Automatically勾选上,点击Change Output Dir选择保存路径,我这里是在桌面D:/desktop/下新建了一个文件夹命名为labelme,在labelm文件夹中新建了一个json文件夹用于保存我们标注的json数据,这里我们Change Output Dir的保存路径就选它,还新建了一个data文件夹用于存放后续转换的图片数据,而...
这个文件包含你的训练数据信息和任务信息,如果你按照我的建议下载了Task01的数据集,那里面是包含dataset.json文件的,如果你有训练自己的数据集的需求,在我的另一篇博客里会有详细的说明。 六、数据预处理 nnUNet_plan_and_preprocess -t 1 --verify_dataset_integrity ...