【数据标注】YOLO 系列中 labelme 标记的 json 文件与 txt 互转_labelme json

在深度学习领域中，数据的标注方式和对应的数据格式确实五花八门。下面是一些常见的标注方式和对应的数据格式：

• 1. 目标检测标注方式：对于图像目标检测任务，常见的标注方式包括Bounding Box、Mask、Keypoint等。其中，
  • Bounding Box指的是在图像中用矩形框标记出目标的位置和大小，通常用左上角和右下角的坐标表示；
  • Mask指的是将目标的轮廓用像素点进行标记，通常用二值图像表示；
  • Keypoint指的是在目标上标记出关键点的位置，通常用关键点坐标表示。
  • 这些标注方式通常用XML、JSON、CSV等格式进行存储。
• 2. 分割标注方式：对于图像分割任务，常见的标注方式包括Semantic Segmentation、Instance Segmentation等。其中，
  • 语义分割Semantic Segmentation：指的是将图像中的每个像素都进行分类，以实现对图像的整体理解；
  • 实例分割Instance Segmentation：指的是将图像中的每个目标都进行分割，以实现对目标的精细理解。
  • 这些标注方式通常用PNG、JPEG、TIFF等格式进行存储。

在公开数据中，有一些特色代表性的标注文件存储格式，例如：

• 1. COCO：这是一个广泛使用的图像目标检测和分割数据集，其标注文件采用JSON格式进行存储。
• 2. Pascal VOC：这是一个经典的图像目标检测和分割数据集，其标注文件采用XML格式进行存储。
• 3. ImageNet：这是一个包含超过1400万张图像的数据集，其标注文件采用TXT格式进行存储，每张图像对应一个TXT文件。
• 4. Open Images：这是一个由Google发布的大规模图像数据集，其标注文件采用CSV格式进行存储。

本文主要记录在yolo系列目标检测和分割算法中，尝尝会将json文件，转为yolo所需要的txt文件。分别包括了目标检测和分割的数据转换形式。

一、yolo_v5 的 bbox 转 txt

yolo v5的bbox目标检测中，数据形式是（x-center,y_center, width, height）。都是图像的相对大小

import numpy as np
import os
from PIL import Image
import json
import pandas as pd

label_list = ['a', 'b']
class LabelJson(object):
    def __init__(self, abs_path=None, mode='saveTXT') -> None:
        super().__init__()
        self.abs_path = abs_path
        self.mode = mode
        self.read()

    
    def read(self):
        with open(self.abs_path,'r', encoding='utf-8') as f:
            lj = json.load(f)
        self.wh = [lj.get('imageWidth'), lj.get('imageHeight')]
        shapes = lj.get('shapes')
        if self.mode=='saveTXT':
            self.cls = [i.get('label') for i in shapes]

        points = [i.get('points') for i in shapes]
        points = [np.array(i, dtype=np.int32).reshape((-1, 2)) for i in points]
        self.loc = points
        self.box = [[j[:, 0].min(), j[:, 1].min(), j[:, 0].max(), j[:, 1].max()] for j in points]
        self.img_name=lj.get('imagePath')
        self.is_pos = bool(self.cls)
        return self

def saveTXT_bbox(json_info, save_path, imp):
    box = np.array(json_info.box)
    w, h = json_info.wh
    cls = json_info.cls
    if w is None:
        img = Image.open(imp)
        w, h = img.size
    print(cls)

        with open(save_path, 'w', encoding='utf-8') as ff:
        for idx, (xmin, ymin, xmax, ymax) in enumerate(box):
            label = cls[idx].split('-')[0]

            ff.write(f'{label_list.index(label)} {(xmin+xmax)/(2*w)} {(ymin+ymax)/(2*h)} {(xmax-xmin)/w} {(ymax-ymin)/h}\n')

def json2txtBbox_main(img_dir, json_dir, save_dir):
    for imgfile in os.listdir(img_dir):
        print(imgfile)
        name, suffix = os.path.splitext(imgfile)
        json_path = os.path.join(json_dir, name + '.json')
        if os.path.exists(json_path):
            img_path = os.path.join(img_dir, imgfile)
            json_info = LabelJson(json_path, mode='saveTXT')
            saveTXT_bbox(json_info, os.path.join(save_dir, name + '.txt'), img_path)


if __name__=="__main__":
    img_dir = r'./image'
    json_dir = r'./label'
    save_dir = r'./txt'

    json2txtBbox_main(img_dir, json_dir, save_dir)
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保存后的txt文件，存储内容为：

二、yolo_v8 的 mask 转 txt

在yolo v8中，可以实现对目标的分割，其中分割数据集文件中单行的格式如下：

<class-index> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn>
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• class-index: is the index of the class for the object,
• x1 y1 x2 y2 … xn yn： are the bounding coordinates of the object’s segmentation mask.

例如：

0 0.6812 0.48541 0.67 0.4875 0.67656 0.487 0.675 0.489 0.66
1 0.5046 0.0 0.5015 0.004 0.4984 0.00416 0.4937 0.010 0.492 0.0104
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数据整理定义参考链接：Ultralytics YOLOv8 Docs
Instance Segmentation Datasets Overview

实现代码如下所示：

def saveTXT_mask(json_info, save_path, imp):
    points = json_info.loc
    w, h = json_info.wh
    cls = json_info.cls
    if w is None:
        img = Image.open(imp)
        w, h = img.size

    with open(save_path, 'w', encoding='utf-8') as ff:
        for idx, point in enumerate(points):
            label = cls[idx]

            coor_str = ''
            for (x, y) in point:
                coor_str += str(round(x/w, 4))+' '+str(round(y/h, 4))+' '
            print("coor_str:", coor_str)

            ff.write(f'{label_list.index(label)} {coor_str}\n')

def json2txtMask_main(img_dir, json_dir, save_dir):
    for imgfile in os.listdir(img_dir):
        print(imgfile)
        name, suffix = os.path.splitext(imgfile)
        json_path = os.path.join(json_dir, name + '.json')
        if os.path.exists(json_path):
            img_path = os.path.join(img_dir, imgfile)
            json_info = LabelJson(json_path, mode='saveTXT')
            saveTXT_mask(json_info, os.path.join(save_dir, name + '.txt'), img_path)


if __name__ == "__main__":
    img_dir = r'./image'
    json_dir = r'./label'
    save_dir = r'./txt'
    json2txtMask_main(img_dir, json_dir, save_dir)
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保存后的txt文件，存储内容为：

三、txt 转 labelme json

第一章节的反过程。既然能给转过去，那就给转回来，这里就是这样的。代码记录如下：

import torch
import numpy as np
import base64, os
from PIL import Image
import io
import json

def xywh2xyxy(x, w, h):
    # Convert nx4 boxes from [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2] where xy1=top-left, xy2=bottom-right
    y = x.clone() if isinstance(x, torch.Tensor) else np.copy(x)
    y[:, 0] = (x[:, 0] - x[:, 2] / 2)*w  # top left x
    y[:, 1] = (x[:, 1] - x[:, 3] / 2)*h  # top left y
    y[:, 2] = (x[:, 0] + x[:, 2] / 2)*w  # bottom right x
    y[:, 3] = (x[:, 1] + x[:, 3] / 2)*h  # bottom right y
    return np.array(y, dtype='int32')

def txt2bbox(txtfile_path, w, h):

    cls, xywh_list = [], []
    with open(txtfile_path, "r") as f:
        for line in f.readlines():
            line = line.strip('\n').split(' ')  # 去掉列表中每一个元素的换行符
            cls.append(line[0])
            xywh_list.append(line[1:])

    xywh_array = np.array(xywh_list, dtype='float64')
    xyxy_array = xywh2xyxy(xywh_array, w, h)
    return cls, xyxy_array.tolist()

def base64encode_img(src_image):
    # src_image = Image.open(image_path)
    # src_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(src_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    output_buffer = io.BytesIO()
    src_image.save(output_buffer, format='JPEG')
    byte_data = output_buffer.getvalue()
    base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode('utf-8')
    return base64_str
def savejson(points_list, clses_list, img_tmp, filename, save_dir):
    A = dict()
    listbigoption = []
    for cls, points in zip(clses_list, points_list):
        listobject = dict()
        x1, y1, x2, y2 = points

        listobject['points'] = [[x1, y1], [x2, y1], [x2, y2], [x1, y2]]
        listobject['line_color'] = 'null'
        listobject['label'] = cls

        listobject['fill_color'] = 'null'
        listbigoption.append(listobject)

    A['imageData'] = base64encode_img(img_tmp)
    A['imagePath'] = filename
    A['shapes'] = listbigoption
    A['flags'] = {}

    suffix = os.path.splitext(filename)[-1]
    with open(save_dir + "/" + filename.replace(suffix, ".json"), 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(A, f, indent=2, ensure_ascii=False)
def txt2json_main():
    img_dir = r'./images'
    txt_dir = r'./val'
    save_dir = r'./json'

    for imgfile in os.listdir(img_dir):
        print(imgfile)
        name, suffix = os.path.splitext(imgfile)
        txtfile = imgfile.replace(suffix, '.txt')
        txt_path = os.path.join(txt_dir, txtfile)
        if not os.path.isfile(txt_path):
            continue
        img_path = os.path.join(img_dir, imgfile)
        img = Image.open(img_path)
        w, h = img.size
        cls, xyxy = txt2bbox(txt_path, w, h)
        print(cls)
        print(xyxy)
        print()
        savejson(xyxy, cls, img, imgfile, save_dir)
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四、总结

整个过程大致就分为以下几步：

1. 读取原数据存储文件，拿到需要转储的对应的数字
2. 转化为新的数组形式
3. 另存为新的文件格式

最后，记得检查下转储后的文件是否正确。这个可以在训练阶段，查看训练过程中生成的图片，记录了标签和图像合并到一起之后的结果。帮助我们检验下制作的标注文件，是否有问题，并做出及时的调整。

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