目标检测-AnyLabeling标注格式转换成YOLO格式

Anylabel可以极大的增加数据的标注效率,但是其标注格式如何能转换成YOLO标注格式,具体内容如下所示。


关于AnyLabeling的其它详细介绍如下链接所示

https://blog.csdn.net/u011775793/article/details/134918861

Github链接

https://github.com/vietanhdev/anylabeling

python代码

python 复制代码
import json
import os


def labelme_to_yolo(label_me_json_file, cls2id_dict):
    label_me_json = json.load(open(label_me_json_file, mode='r', encoding='UTF-8'))
    shapes = label_me_json['shapes']
    img_width, img_height = label_me_json['imageWidth'], label_me_json['imageHeight']
    img_path = label_me_json['imagePath']
    img_data = label_me_json['imageData'] if 'imageData' in label_me_json else ''

    labels = []
    for s in shapes:
        s_type = s['shape_type']
        s_type = s_type.lower()
        if s_type == 'rectangle':
            pts = s['points']
            x1, y1 = pts[0]  # left corner
            x2, y2 = pts[1]  # right corner
            x = (x1 + x2) / 2 / img_width
            y = (y1 + y2) / 2 / img_height
            w = abs(x2 - x1) / img_width
            h = abs(y2 - y1) / img_height
            cid = cls2id_dict[s['label']]
            labels.append(f'{cid} {x} {y} {w} {h}')

    return labels

def write_label2txt(save_txt_path,label_list):
    f=open(save_txt_path,"w",encoding="UTF-8")

    for label in label_list:
        temp_list=label.split(" ")
        f.write(temp_list[0])
        f.write(" ")
        f.write(temp_list[1])
        f.write(" ")
        f.write(temp_list[2])
        f.write(" ")
        f.write(temp_list[3])
        f.write(" ")
        f.write(temp_list[4])
        f.write("\n")

if __name__ == '__main__':
    # 原始图片文件夹路径
    img_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\imgs"
    # 原始JSON标签文件夹路径
    json_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\labels"
    # 生成保存TXT文件夹路径
    save_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\txt"
    # 类别和序号的映射字典
    cls2id_dict={"building1":"0"}

    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)

    for json_name in os.listdir(json_dir):
        json_path=os.path.join(json_dir,json_name)
        txt_name=json_name.split(".")[0]+".txt"
        save_txt_path=os.path.join(save_dir,txt_name)
        labels = labelme_to_yolo(json_path,cls2id_dict)
        write_label2txt(save_txt_path,labels)

具体修改

复制代码
# 原始图片文件夹路径
img_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\imgs"

改为自己的图片路径

复制代码
# 原始JSON标签文件夹路径
json_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\labels"

改为自己的JSON文件夹路径

复制代码
# 生成保存TXT文件夹路径
save_dir=r"D:\desk\Work\Dataset\Test\Test_Anylabeling\txt"

改为自己的保存生成的yolo文件夹路径

复制代码
# 类别和序号的映射字典
cls2id_dict={"building1":"0"}

改为自己的标签映射

开始实验

实验准备

运行代码

实验验证

实验验证可视化代码相关链接

https://blog.csdn.net/weixin_49824703/article/details/134050547

完美!

相关推荐
知来者逆7 小时前
计算机视觉——对比YOLOv12、YOLOv11、和基于Darknet的YOLOv7的微调对比
深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·yolov7·yolov11·yolov12
AI军哥21 小时前
MySQL8的安装方法
人工智能·mysql·yolo·机器学习·deepseek
白熊1881 天前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析
人工智能·yolo·计算机视觉
一勺汤1 天前
YOLOv11改进-双Backbone架构:利用双backbone提高yolo11目标检测的精度
人工智能·yolo·双backbone·double backbone·yolo11 backbone·yolo 双backbone
豆芽8191 天前
图解YOLO(You Only Look Once)目标检测(v1-v5)
人工智能·深度学习·学习·yolo·目标检测·计算机视觉
Eric.Lee20212 天前
数据集-目标检测系列- F35 战斗机 检测数据集 F35 plane >> DataBall
人工智能·算法·yolo·目标检测·计算机视觉
白熊1882 天前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5与DeepSORT的智能交通监控系统:原理、实战与优化
人工智能·yolo·计算机视觉
FPGA开源工坊2 天前
FPGA上实现YOLOv5的一般过程
yolo·fpga开发
埃菲尔铁塔_CV算法3 天前
YOLO 模型的深度剖析及其在生物医药领域的创新应用
深度学习·神经网络·yolo·目标检测·计算机视觉
limengshi1383923 天前
使用Python将YOLO的XML标注文件转换为TXT文件格式
xml·python·yolo