labelme_json_to_dataset.py

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

import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils
import base64


def main（）:
    warnings.warn（“This script is aimed to demonstrate how to convert the\n“
                  “JSON file to a single image dataset and not to handle\n“
                  “multiple JSON files to generate a real-use dataset.“）
    parser = argparse.ArgumentParser（）
    parser.add_argument（‘json_file‘）
    parser.add_argument（‘-o‘ ‘--out‘ default=None）
    args = parser.parse_args（）

    json_file = args.json_file
    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename（json_file）.replace（‘.‘ ‘_‘）
        out_dir = osp.join（osp.dirname（json_file） out_dir）
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists（out_dir）:
        os.mkdir（out_dir）

    count = os.listdir（json_file）
    for i in range（0 len（count））:
        path = os.path.join（json_file count[i]）
        if os.path.isfile（path）:
            data = json.load（open（path））

            if data[‘imageData‘]:
                imageData = data[‘imageData‘]
            else:
                imagePath = os.path.join（os.path.dirname（path） 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 data[‘shapes‘]:
                label_name = shape[‘label‘]
                if label_name in label_name_to_value:
                    label_value = label_name_to_value[label_name]
                else: