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python實(shí)現(xiàn)json轉(zhuǎn)yolo格式

更新時(shí)間：2023年12月08日 09:11:05 作者：小鹿學(xué)程序

在目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集處理中,我們經(jīng)常會(huì)遇到標(biāo)簽之間不同格式的轉(zhuǎn)化，本文主要介紹了python實(shí)現(xiàn)json轉(zhuǎn)yolo格式，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的可以了解一下

json轉(zhuǎn)yolo格式

視覺分割得一些標(biāo)注文件是json格式，比如，舌頭將這個(gè)舌頭區(qū)域分割出來（用mask二值圖的形式），對(duì)舌頭的分割第一步是需要檢測(cè)出來，缺少數(shù)據(jù)集，可以使用分割出來的結(jié)果，將分割的結(jié)果轉(zhuǎn)化成可以用于目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。
下面是將json文件轉(zhuǎn)化成一個(gè)yolov8的數(shù)據(jù)格式，首先看一下json的數(shù)據(jù)格式：

json的數(shù)據(jù)格式

我關(guān)注的就是"shapes"這個(gè)字段因?yàn)樗俏疑囝^區(qū)域的坐標(biāo)點(diǎn)，其次關(guān)注的是 “imageHeight”: 圖片的高， “imageWidth”: 圖片的寬。這些在生成yolov8格式的檢測(cè)框的時(shí)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數(shù)據(jù)格式

對(duì)應(yīng)的yolov8的數(shù)據(jù)格式就是yolo系列的標(biāo)簽存儲(chǔ)形式

yolo系列對(duì)應(yīng)的是[class x y w’ h’]。注意 class也就是label標(biāo)簽， x y 就是（x, y）表示中心橫坐標(biāo)與圖像寬度、高度的比值，w’ ：檢測(cè)框box寬度與圖像寬度比值，h’：檢測(cè)框高度與圖像高度比值。

# 一個(gè)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

代碼

def json_to_yolov8(data):
	# 獲取原圖的寬和高
    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"  # 輸入json文件的路徑位置
yolov8_labels = 'path/to/txt' # 輸出的目標(biāo)文件存放路徑
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!")

到此這篇關(guān)于python實(shí)現(xiàn)json轉(zhuǎn)yolo格式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python json轉(zhuǎn)yolo內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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