Labelme数据转mask_rcnn数据格式
labelme数据转mask_rcnn数据格式
# coding: utf-8
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():
json_file='E:/数据集/json/'
list = os.listdir(json_file)
for i in range(0, len(list)):
path = os.path.join(json_file, list[i])
if os.path.isfile(path):
data = json.load(open(path))
img = utils.img_b64_to_arr(data['imageData'])
lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes'])
captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
out_dir = osp.basename(list[i]).replace('.', '_')
out_dir = osp.join(osp.dirname(list[i]), out_dir)
if not osp.exists(out_dir):
os.mkdir(out_dir)
PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
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 lbl_names:
f.write(lbl_name + '\n')
warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
info = dict(label_names=lbl_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_dir) # In[2]: if __name__ == '__main__':
main()
Labelme数据转mask_rcnn数据格式的更多相关文章
- 关于form表单或者Ajax向后台发送数据时,数据格式的探究
最近在做一个资产管理系统项目,其中有一个部分是客户端向服务端发送采集到的数据的,服务端是Django写的,客户端需要用rrequests模块模拟发送请求 假设发送的数据是这样的: data = {'s ...
- hive 压缩 差不多出来数据 各种压缩 数据格式
待学习 DeprecatedLzoTextInputFormat
- treeGrid树形数据表格的json数据格式说明
在使用easyUI 的treeGrid的时候,很多时候我们从数据库取出来的数据treeGrid却不能读取显示成一个树:如下 { menuCode: "a00", menuName: ...
- 计算机系统之汇编---IA32处理器数据格式及数据操作
计算机系统之汇编---IA32处理器数据格式及数据操作 IA32数据格式: Intel用术语"字"表示16位数据类型,因此.称32位数为"双字",称64位数为& ...
- NPOI操作EXCEL(三)——反射机制进行excel表格数据的解析
我们先来回忆回忆上篇文章讲到的通过xml配置文件实现excel批量模板解析的整体思路: 1.对每个excel模板制定xml配置规则集,实现xml配置文件的解析服务 2.为每个excel模板制定DTO, ...
- MICAPS数据文件格式
MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是: l 利用目录来区分不同的数据来源.要素和层次,即不同的数据来源.要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上 ...
- SpringMVC 数据转换 & 数据格式化 & 数据校验
数据绑定流程 1. Spring MVC 主框架将 ServletRequest 对象及目标方法的入参实例传递给 WebDataBinderFactory 实例,以创建 DataBinder 实例对象 ...
- [整理]S-Record数据格式解析
S-Reord是一种由摩托罗拉公司创建的文件格式(不得不说,摩托罗拉厉害啊,SPI和S-Record都是他们创造的).S-Record的基本字符为ASCII字符,用以表示相应的十六进制数据.该数据格式 ...
- Dojo Data Store——统一数据访问接口
原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/wq-dojo-data-store 无论在传统的桌面应用还是在主流的互联网应用中,数据始终占据着软件应用中的核心地位.当下 ...
随机推荐
- 微信小程序~基础组件
(1)视图容器 名称 功能说明 movable-view 可移动的视图容器,在页面中可以拖拽滑动 cover-image 覆盖在原生组件之上的图片视图 cover-view 覆盖在原生组件之上的文本视 ...
- Run Multiple Webpack Configs Sequentially
https://www.viget.com/articles/run-multiple-webpack-configs-sequentially/ const path = require('path ...
- test20190818 NOIP2019 模拟赛
0+0+20=20,不给大样例,小数据又水,还没有题解的垃圾题. A 题 问题描述: long long ago, Lxhgww 统治的国家里有 n 个城市,其中某一个城市是 capital (首都) ...
- cookies localStorage和sessionStorage的区别
sessionStorage用于本地存储一个会话(session)中的数据,这些数据只有在同一个会话中的页面才能访问并且当会话结束后数据也随之销毁.因此sessionStorage不是一种持久化的本地 ...
- wait,waitpid学习测试
用man wait学习wait waitpid的使用 wait()函数功能:wait()函数使父进程暂停执行,直到它的一个子进程结束为止,该函数的返回值是终止运行的子进程的PID. 参数status所 ...
- python API _ 1 (EasyDict)
作用:参数调用文件一:from easydict import EasyDict as edictimport numpy as np config = edict() config.IMG_HEIG ...
- 三.cron计划任务
• 用途:按照设置的时间间隔为用户反复执行某一项固 定的系统任务 • 软件包:cronie.crontabs • 系统服务:crond • 日志文件:/var/log/crond • 使用 cro ...
- 【dp】p1025数的划分
题目描述] 将整数n分成k份,且每份不能为空,任意两份不能相同(不考虑顺序). 例如:n=7,k=3,下面三种分法被认为是相同的. 1,1,5: 1,5,1: 5,1,1: 问有多少种不同的分法. 输 ...
- 从Word到WinEdit的复制
从Word像WinEdt复制文档时,发现如下问题: 后来网上搜索,参考http://blog.csdn.net/fht1051066200/article/details/38241059 中的说法: ...
- shell脚本编程之变量简介及脚本执行过程
脚本变量简介 变量类型:字符型.数值型.真.假:事先确定数据的存放格式和长度: 变量存放在内存空间: 编译型语言,没有额外的处理逻辑,属于强类型语言: 脚本型语言,可以有解释器控制:所以,可以是弱类型 ...