labelme标注图像生成的json格式：
{
"version": "3.11.2",
"flags": {},
"shapes": [# 每个对象的形状
{ # 第一个对象
"label": "malignant",
"line_color": null,
"fill_color": null,
"points": [# 边缘是由点构成，将这些点连在一起就是对象的边缘多边形
[
371, # 第一个点 x 坐标
257 # 第一个点 y 坐标
],
...
[
412,
255
]
],
"shape_type"
**将LabelMe格式数据转换为COCO数据集格式**
LabelMe是一款强大的图像标注工具，它生成的标注数据保存在JSON文件中。然而，许多深度学习模型和算法使用的是COCO（Common Objects in Context）数据集格式。COCO格式更加标准化，支持多种类型的标注，如对象实例、关键点和图像描述等。为了将LabelMe的数据用于这些模型，我们需要将其转换为COCO格式。
LabelMe JSON格式包含以下几个主要部分：
1. **version**: 标注工具的版本号。
2. **flags**: 不常用，通常为空。
3. **shapes**: 包含所有对象的列表，每个对象都有自己的属性，如：
- **label**: 对象的类别。
- **line_color** 和 **fill_color**: 分别表示线条和填充颜色，可为空。
- **points**: 多边形的顶点坐标，用于定义对象的边界。
- **shape_type**: 通常是“polygon”，表示多边形形状。
COCO数据集格式则包含以下主要结构：
1. **images**: 包含所有图像的信息，如高度、宽度、ID和文件名。
2. **categories**: 定义了所有类别，包括类别ID、名称和超类别。
3. **annotations**: 包含所有对象的标注信息，每个标注包括：
- **segmentation**: 对象的边界框或多边形坐标。
- **iscrowd**: 如果对象是拥挤的群体，设为1，否则为0。
- **image_id**: 对应的图像ID。
- **bbox**: 边界框坐标（x, y, width, height）。
- **area**: 边界框的面积。
- **category_id**: 对象所属的类别ID。
- **id**: 注释的唯一ID。
转换过程通常涉及读取LabelMe的JSON文件，解析其中的形状信息，并生成COCO格式所需的`images`、`categories`和`annotations`列表。Python代码示例如下：
```python
import argparse
import json
import os
def labelme_to_coco(labelme_json_path, output_coco_path):
with open(labelme_json_path, 'r') as f:
labelme_data = json.load(f)
images = []
annotations = []
categories = []
for shape in labelme_data['shapes']:
label = shape['label']
points = shape['points']
if label not in categories:
categories.append({
'id': len(categories) + 1, # 类别ID从1开始
'name': label,
'supercategory': 'none' # 可以根据需求设置超类别
})
# 创建图像信息
image_id = len(images) + 1
image_info = {
'id': image_id,
'width': labelme_data['imageSize']['width'],
'height': labelme_data['imageSize']['height'],
'file_name': os.path.basename(labelme_data['imagePath'])
}
images.append(image_info)
# 创建注释信息
polygon = np.array(points).reshape(-1, 2)
segmentation = [list(polygon.flatten())]
annotation = {
'id': len(annotations) + 1,
'image_id': image_id,
'category_id': categories.index(label) + 1,
'iscrowd': 0,
'segmentation': segmentation,
'area': (polygon[:, 0] * polygon[:, 1]).sum(),
'bbox': list(np.min(polygon, axis=0)[:2]) + list(np.ptp(polygon, axis=0)[::-1])
}
annotations.append(annotation)
coco_format_data = {
'images': images,
'annotations': annotations,
'categories': categories
}
with open(output_coco_path, 'w') as f:
json.dump(coco_format_data, f, cls=MyEncoder)
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('labelme_json', type=str, help='Path to LabelMe JSON file.')
parser.add_argument('output_coco', type=str, help='Path to save COCO formatted JSON.')
args = parser.parse_args()
labelme_to_coco(args.labelme_json, args.output_coco)
```
这段代码首先打开LabelMe的JSON文件，然后遍历其中的形状信息，创建COCO格式所需的`images`、`categories`和`annotations`。将生成的数据写入新的COCO格式JSON文件。
这个转换过程确保了LabelMe中的图像和标注信息能够被COCO API正确解析，进而可以用于训练基于COCO数据集格式的模型，如 Mask R-CNN 或 YOLO 等目标检测和分割模型。通过这种方式，我们可以将自定义的标注数据集轻松地集成到深度学习项目中。
