conjunto de datos labelme, formato json a png

El conjunto de datos producido por labelme está en formato de archivo json, y python se usa para convertir json por lotes a formato png.

Este método convierte los píxeles png a 0 y 1.

el código se muestra a continuación:

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
import json

CLASS_NAMES = ['Ice']


def make_mask(image_dir, save_dir):
    data = os.listdir(image_dir) # 文件列表
    temp_data = []
    for i in data:
        if i.split('.')[1] == 'json':
            temp_data.append(i) # 拿到所有的json文件
        else:
            continue
    for js in temp_data:
        json_data = json.load(open(os.path.join(image_dir, js), 'r')) # 'r'读的形式
        shapes_ = json_data['shapes']
        mask = Image.new('P', Image.open(os.path.join(image_dir, js.replace('json', 'png'))).size) # 'P'八位
        for shape_ in shapes_:
            label = shape_['label']
            points = shape_['points']
            points = tuple(tuple(i) for i in points) # 转元组
            mask_draw = ImageDraw.Draw(mask) # 可以对mask进行画图的操作
            mask_draw.polygon(points, fill=CLASS_NAMES.index(label) + 1) # 进行画多边形的操作
        mask.save(os.path.join(save_dir, js.replace('json', 'png')))


def vis_label(img):
    img=Image.open(img)
    img=np.array(img)
    print(set(img.reshape(-1).tolist()))



if __name__ == '__main__':
    image_dir=r"D:\1"
    save_dir=r"D:\out"

    # Json转Png
    make_mask(image_dir, save_dir)

    # vis_label('SegmentationClass/000799.png')

    # 读取某一张图并显示
    img=Image.open(r"D:\out\01.png") # 读取其中一张
    img=np.array(img)*255
    cv2.imshow("1",img)
    cv2.waitKey(0)
    print(np.array(img).shape)
    out=np.array(img).reshape(-1)
    print(set(out.tolist()))