開始之前，向何凱明大帝致敬

我等後輩虛心向大神學習

復現參考：

剛開始復現Mask R-CNN,這裡只分享資料集從被labelme標記後的json檔案批量化資訊提取

• test_images:是訓練集圖片，通過labelme對資料進行做標籤得到的.json都放於json資料夾
• json : json 資料夾

• json_out: 用labelme中的檔案（json_to_dataset.py）處理json資料夾中檔案所得.  所在位置：anaconda3/lib/python3.6/site-packages/labelme/cli，自帶的檔案真能一次處理一個.json檔案，面對大量的資料是無力的，這裡做了一些修改可以批量處理資料夾裡的.json資料，並輸出到json_out 資料夾。

• CV_mask：因為opencv預設讀取的是8點陣圖片，而上面所需要的label.png是16位的 ，需要進行轉換，並存放於CV_mask資料夾，這裡寫了一個小程式實現批量處理。

程式碼如下：

json_to_dataset.py ,  執行方式：進入anaconda3/lib/python3.6/site-packages/labelme/cli，執行

兩個位置引數 1.json檔案所在資料夾 2.輸出資料夾

 python json_to_dataset.py /home/cv/圖片/json  /home/cv/圖片/json_out

import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings

import numpy as np
import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_dir')
    parser.add_argument('json_out')
    args = parser.parse_args()

    json_dir = args.json_dir  # json檔案所在資料夾
    out_path = args.json_out # 返回資料夾

    list = os.listdir(json_dir) 
    for i in range(0, len(list)):
        json_file = os.path.join(json_dir, list[i])  
        if os.path.isfile(json_file):
            # =================================================
            out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(out_path, out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.makedirs(out_dir)
            
            data = json.load(open(json_file)) # 載入資料

            if data['imageData']:
                imageData = data['imageData']
            else:
                imagePath = os.path.join(os.path.dirname(json_file), data['imagePath'])
                with open(imagePath, 'rb') as f:
                    imageData = f.read()
                    imageData = base64.b64encode(imageData).decode('utf-8')
            img = utils.img_b64_to_arr(imageData)

            label_name_to_value = {'_background_': 0}
            for shape in sorted(data['shapes'], key=lambda x: x['label']):
                label_name = shape['label']
                if label_name in label_name_to_value:
                    label_value = label_name_to_value[label_name]
                else:
                    label_value = len(label_name_to_value)
                    label_name_to_value[label_name] = label_value
            lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, data['shapes'], label_name_to_value)

            label_names = [None] * (max(label_name_to_value.values()) + 1)
            for name, value in label_name_to_value.items():
                label_names[value] = name
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, label_names)

            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
            PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))

            with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
                for lbl_name in label_names:
                    f.write(lbl_name + '\n')

            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=label_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)
            # =================================================
            

    print('Saved to: %s' % out_path)
if __name__ == '__main__':
    main()
 

toeight.py

from PIL import Image
import numpy as np
import math
import os

path = '/home/cv/圖片/json_out/'
out_dir = '/home/cv/圖片/CV_mask/'

if not os.path.exists(out_dir):
    os.makedirs(out_dir)
 
    
def main():
    paths = []  # 所有label.png路徑
    for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=True):
        if dirs:
            dirl = dirs  # 資料夾名稱,用來命名新8位照片的名字用
        if files:
            for i in files:
                if i == "label.png":
                    path_singe = os.path.join(root,i)
                    paths.append(path_singe)
    i = 0        
    for file in paths:
        img = Image.open(file)  # 開啟圖片img = Image.open(dir)#開啟圖片
        img = np.array(img)
        # img = Image.fromarray(np.uint8(img / float(math.pow(2, 16) - 1) * 255))
        img = Image.fromarray(np.uint8(img))
        imgname = dirl[i].replace("_json",".png")
        img.save(out_dir + imgname)
        i +=1

main()
 

• 需要自行修改合適的路徑

再一次致敬何凱明，致敬各位大佬，程式碼寫的不夠好，小白會繼續努力，虛心向各位大佬學習