labelme转COCO数据集（物体检测），Python教程零基础入门_labelme数据格式转coco

import json

import matplotlib.pyplot as plt

import skimage.io as io

import cv2

from labelme import utils

import numpy as np

import glob

import PIL.Image

REQUIRE_MASK = False

labels = {‘aircraft’: 1, ‘oiltank’: 2}

class labelme2coco(object):

def init(self, labelme_json=[], save_json_path=‘./new.json’):

‘’’

:param labelme_json: the list of all labelme json file paths

:param save_json_path: the path to save new json

‘’’

self.labelme_json = labelme_json

self.save_json_path = save_json_path

self.images = []

self.categories = []

self.annotations = []

self.data_coco = {}

self.label = []

self.annID = 1

self.height = 0

self.width = 0

self.require_mask = REQUIRE_MASK

self.save_json()

def data_transfer(self):

for num, json_file in enumerate(self.labelme_json):

if not json_file == self.save_json_path:

with open(json_file, ‘r’) as fp:

data = json.load(fp)

self.images.append(self.image(data, num))

for shapes in data[‘shapes’]:

print("label is ")

print(shapes[‘label’])

label = shapes[‘label’]

if label[1] not in self.label:

if label not in self.label:

print("find new category: ")

self.categories.append(self.categorie(label))

print(self.categories)

self.label.append(label[1])

self.label.append(label)

points = shapes[‘points’]

self.annotations.append(self.annotation(points, label, num))

self.annID += 1

def image(self, data, num):

image = {}

img = utils.img_b64_to_arr(data[‘imageData’])

height, width = img.shape[:2]

img = None

image[‘height’] = height

image[‘width’] = width

image[‘id’] = num + 1

image[‘file_name’] = data[‘imagePath’].split(‘/’)[-1]

self.height = height

self.width = width

return image

def categorie(self, label):

categorie = {}

categorie[‘supercategory’] = label

categorie[‘supercategory’] = label

categorie[‘id’] = labels[label] # 0 默认为背景

categorie[‘name’] = label

return categorie

def annotation(self, points, label, num):

annotation = {}

print(points)

x1 = points[0][0]

y1 = points[0][1]

x2 = points[1][0]

y2 = points[1][1]

contour = np.array([[x1, y1], [x2, y1], [x2, y2], [x1, y2]]) # points = [[x1, y1], [x2, y2]] for rectangle

contour = contour.astype(int)

area = cv2.contourArea(contour)

print("contour is ", contour, " area = ", area)

annotation[‘segmentation’] = [list(np.asarray([[x1, y1], [x2, y1], [x2, y2], [x1, y2]]).flatten())]

[list(np.asarray(contour).flatten())]

annotation[‘iscrowd’] = 0

annotation[‘area’] = area

annotation[‘image_id’] = num + 1

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！

AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算

orums/4304bb5a486d4c3ab8389e65ecb71ac0)

AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算