Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

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Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上
- 代码实现
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前言

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
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Labelme是一款图像标注工具，由麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发。它是用Python和PyQT编写的，开源且免费。Labelme支持Windows、Linux和Mac等操作系统。
这款工具提供了直观的图形界面，允许用户在图像上标注多种类型的目标，例如矩形框、多边形、线条等，甚至包括更复杂的形状。标注结果以JSON格式保存，便于后续处理和分析。这些标注信息可以用于目标检测、图像分割、图像分类等任务。
总的来说，Labelme是一款强大且易用的图像标注工具，可以满足不同的图像处理需求。
Labelme标注json文件是一种用于存储标注信息的文件格式，它包含了以下几个主要的字段：
version: Labelme的版本号，例如"4.5.6"。
flags: 一些全局的标志，例如是否是分割任务，是否有多边形，等等。
shapes: 一个列表，每个元素是一个字典，表示一个标注对象。每个字典包含了以下几个字段：
label: 标注对象的类别名称，例如"dog"。
points: 一个列表，每个元素是一个坐标对，表示标注对象的边界点，例如[[10, 20], [30, 40]]。
group_id: 标注对象的分组编号，用于表示属于同一组的对象，例如1。
shape_type: 标注对象的形状类型，例如"polygon"，“rectangle”，“circle”，等等。
flags: 一些针对该标注对象的标志，例如是否是难例，是否被遮挡，等等。

lineColor: 标注对象的边界线颜色，例如[0, 255, 0, 128]。
fillColor: 标注对象的填充颜色，例如[255, 0, 0, 128]。
imagePath: 图像文件的相对路径，例如"img_001.jpg"。
imageData: 图像文件的二进制数据，经过base64编码后的字符串，例如"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA…"。
imageHeight: 图像的高度，例如600。
imageWidth: 图像的宽度，例如800。

以下是一个Labelme标注json文件的示例：

{"version": "4.5.6","flags": {},"shapes": [{"label": "dog","points": [[121.0,233.0],[223.0,232.0],[246.0,334.0],[121.0,337.0]],"group_id": null,"shape_type": "polygon","flags": {}}],"lineColor": [0,255,0,128],"fillColor": [255,0,0,128],"imagePath": "img_001.jpg","imageData": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...","imageHeight": 600,"imageWidth": 800
}

实验环境

Python 3.x （面向对象的高级语言）

Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上

项目结构

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代码实现

import os
import cv2
import json
import copydef query_info_in_json_and_rectangle(in_img_path,real_json_path,pred_json_path,out_img_path):'''查询json文件的信息并绘制'''img = cv2.imread(in_img_path)# 绘制真实框with open(real_json_path,'r') as f:json_data = json.load(f)# print(json_data)# 以查询label信息为例,比如输出'label' == "49"的标注信息json_data_shape =  copy.deepcopy(json_data['shapes'])if json_data_shape != []:for i in json_data_shape:x1 = int(i['points'][0][0])y1 = int(i['points'][0][1])x2 = int(i['points'][1][0])y2 = int(i['points'][1][1])xmin = min(x1,x2)ymin = min(y1,y2)xmax = max(x1,x2)ymax = max(y1,y2)label_name = i['label']cv2.rectangle(img,(xmin,ymin),(xmax,ymax),(0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)cv2.putText(img,label_name,(xmin-5,ymin), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,(0,0,255),2)# 绘制预测框with open(pred_json_path,'r') as f:json_data = json.load(f)# print(json_data)# 以查询label信息为例,比如输出'label' == "49"的标注信息json_data_shape =  copy.deepcopy(json_data['shapes'])if json_data_shape != []:for i in json_data_shape:x1 = int(i['points'][0][0])y1 = int(i['points'][0][1])x2 = int(i['points'][1][0])y2 = int(i['points'][1][1])xmin = min(x1,x2)ymin = min(y1,y2)xmax = max(x1,x2)ymax = max(y1,y2)label_name = i['label']cv2.rectangle(img,(xmin,ymin),(xmax,ymax),(255, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)cv2.putText(img,label_name,(xmin-5,ymin), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,(255,0,0),1)cv2.imwrite(out_img_path,img)else: # 无标注信息保存原图cv2.imwrite(out_img_path,img)if __name__=="__main__":in_img_dir = 'images/'real_json_dir = 'jsons/'pred_json_dir = 'results/'output_dir = 'output_imgs/'if not os.path.exists(output_dir):os.mkdir(output_dir) img_name_list = [i for i in os.listdir(in_img_dir) if i.endswith('.png') or i.endswith('.jpg') or i.endswith('.tif') or i.endswith('.jpeg') or i.endswith('.bmp')]# print(img_name_list)for img_name in img_name_list:in_img_path = in_img_dir + img_nameif img_name.endswith('.jpeg'):real_json_path = real_json_dir + img_name[:-5]+'.json'pred_json_path = pred_json_dir + img_name[:-5]+'.json'else:real_json_path = real_json_dir + img_name[:-4]+'.json'pred_json_path = pred_json_dir + img_name[:-4]+'.json'out_img_path = output_dir + img_name# 将Labelme文件的标注信息绘制到图片上query_info_in_json_and_rectangle(in_img_path,real_json_path,pred_json_path,out_img_path)

输出结果

在这里插入图片描述

注：真实框（红色），预测框（蓝色）

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架训练RT-DETR实时目标检测模型
基于DETR的人脸伪装检测
YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目