相对路径读取json文件 labelme_shapes_to_label 标签
直接读取:
import jsonwith open('file.json', 'r', encoding='utf-8') as f:data = json.load(f)
忽略错误读取:
import jsonimport codecs
with codecs.open('file.json', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:data = json.load(f)
labelme_shapes_to_label
是一个函数,用于将标注工具Labelme生成的json格式文件中的标注信息转换为指定的标签形式。在Labelme中,标注信息以形状的形式存在,例如矩形、多边形等,而不是以像素点的形式标注。这个函数会将形状转换为像素点形式,并将标签信息以numpy数组的形式输出,方便进行后续的训练和使用。该函数通常用于目标检测和语义分割等任务的数据准备过程中。
labelme_shapes_to_label
转换的标签具有以下特点:
- 标签是以numpy数组的形式输出,数组的每个元素表示该像素点所属的类别。
- 对于一个多类别的任务,标签数组包含多个通道,每个通道表示一个类别。
- 对于一个像素点,它只能属于一个类别,因此在标签数组中,每个像素点所在的位置只有一个通道的值为1,其余通道的值为0。
- 标签数组的形状和原始图像的形状相同,即都是由像素点组成的二维数组。
在使用labelme_shapes_to_label
转换标注信息时,需要先定义每个类别的标签值,通常是从0开始递增。例如,如果一个任务有3个类别,可以定义类别0的标签值为0,类别1的标签值为1,类别2的标签值为2。在转换标注信息时,labelme_shapes_to_label
会根据每个形状所属的类别,将对应像素点的值赋为该类别对应的标签值。最终得到的标签数组即为模型需要的标签形式。
labelme_shapes_to_label
函数转换的标签的类别数量,取决于标注信息中标注的类别数。在使用labelme_shapes_to_label
函数转换标注信息时,需要先定义每个类别的标签值,通常是从0开始递增。例如,如果一个任务有3个类别,可以定义类别0的标签值为0,类别1的标签值为1,类别2的标签值为2。在转换标注信息时,labelme_shapes_to_label
会根据每个形状所属的类别,将对应像素点的值赋为该类别对应的标签值。
因此,可以通过在转换标注信息时,定义的标签值的数量,来确定转换后的标签的类别数量。例如,如果定义了3个标签值,则表示有3个类别,最终得到的标签数组就会有3个通道。可以通过查看转换后的标签数组的形状,即第三维的大小,来确定标签的类别数量。