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python实现json转yolo格式

作者:小鹿学程序

在目标检测数据集处理中,我们经常会遇到标签之间不同格式的转化,本文主要介绍了python实现json转yolo格式,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

json转yolo格式

视觉分割得一些标注文件是json格式,比如,舌头将这个舌头区域分割出来(用mask二值图的形式),对舌头的分割第一步是需要检测出来,缺少数据集,可以使用分割出来的结果,将分割的结果转化成可以用于目标检测的数据集。
下面是将json文件转化成一个yolov8的数据格式,首先看一下json的数据格式:

json的数据格式

我关注的就是"shapes"这个字段因为它是我舌头区域的坐标点,其次关注的是 “imageHeight”: 图片的高, “imageWidth”: 图片的宽。这些在生成yolov8格式的检测框的时候啥都有用。

{
  "version": "5.2.1",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "fill_color": null,
      "line_color": null,
      "label": "tongue",
      "points": [
        [
          700.361963190184,
          510.8926380368097
        ],
		.......
        [
          573.9815950920246,
          515.1871165644171
        ],  
      ],
      "group_id": null,
      "description": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    }
  ],
  "imagePath": "0000.jpg",
  "imageData": "iVBORw0KGgoA.....................AAAAAElFTkSuQmCC",
  "imageHeight": 777,
  "imageWidth": 1286,
  "fillColor": [
    255,
    0,
    0,
    128
  ],
  "lineColor": [
    0,
    255,
    0,
    128
  ]
}

yolo数据格式

对应的yolov8的数据格式就是yolo系列的标签存储形式

yolo系列对应的是[class x y w’ h’]。注意 class也就是label标签, x y 就是(x, y)表示中心横坐标与图像宽度、高度的比值,w’ :检测框box宽度与图像宽度比值,h’:检测框高度与图像高度比值。

# 一个txt文件
0 0.507394403152401 0.5280297826310096 0.49941035598087944 0.33793653425555276
1 0.407394403152401 0.9280297826310096 0.19941035598087944 0.33793653425555276
2 0.37394403152401 0.5280297826310096 0.19941035598087944 0.13793653425555276

代码

def json_to_yolov8(data):
	# 获取原图的宽和高
    image_width = data['imageWidth']
    image_height = data['imageHeight']

    for shape in data['shapes']:
        if shape['label'] == 'tongue':
            points = shape['points']
            x_min = min(point[0] for point in points)
            x_max = max(point[0] for point in points)
            y_min = min(point[1] for point in points)
            y_max = max(point[1] for point in points)

            x_center = (x_min + x_max) / 2
            y_center = (y_min + y_max) / 2
            w = x_max - x_min
            h = y_max - y_min

            x_center /= image_width
            y_center /= image_height
            w /= image_width
            h /= image_height

            yolov8_box = [0, x_center, y_center, w, h]

    return yolov8_box

# Replace 'your_json_file.json' and 'your_image.jpg' with the actual paths
json_folder = "path/to/json"  # 输入json文件的路径位置
yolov8_labels = 'path/to/txt' # 输出的目标文件存放路径
for json_file in os.listdir(json_folder):
       if json_file.endswith('.json'):
            json_name = os.path.basename(json_file).split('.')[0]
            output_file = os.path.join(yolov8_labels, f'{json_name}.txt')
            jsonfile = os.path.join(json_folder, f'{json_name}.json')
            
            with open(jsonfile, 'r') as file:
                data = json.load(file)
                
            yolov8_box = json_to_yolov8(data)
            
            with open(output_file, 'w') as f:
                result_str = ' '.join(str(data) for data in yolov8_box)
                f.write(result_str)
print("over!")

到此这篇关于python实现json转yolo格式的文章就介绍到这了,更多相关python json转yolo内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家! 

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