via标注工具输出的json格式数据，如何转化为yolo格式数据

Question

via标注工具输出的json格式数据，如何转化为yolo格式数据？

Answer 1

基于GPT4和Treabhar的编写：

• 在转换数据格式时，你需要知道YOLO训练格式的标准。对于YOLO，标注数据通常由一个.txt文件对应一个图像文件，.txt文件中包含了该图像的所有标注信息。每一行代表一个对象，每一行有5个值，分别是：

• 类别索引（从0开始计数）

• 对象中心x坐标（相对于图像宽度的比例）

• 对象中心y坐标（相对于图像高度的比例）

• 对象的宽度（相对于图像宽度的比例）

• 对象的高度（相对于图像高度的比例）

所有的值都是归一化的，范围在0到1之间。

Python脚本，它读取由VIA标注工具生成的JSON文件，并将其转换为YOLO格式：

import json
import os
from PIL import Image

def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return [x, y, w, h]

def convert_to_yolo_label(coco_format_json, yolo_format_path):
    with open(coco_format_json, "r") as json_file:
        data = json.load(json_file)
        images = data["_via_img_metadata"]
        for key, value in images.items():
            filename = value["filename"]
            regions = value["regions"]
            for region in regions:
                x = region["shape_attributes"]["x"]
                y = region["shape_attributes"]["y"]
                width = region["shape_attributes"]["width"]
                height = region["shape_attributes"]["height"]
                class_id = region["region_attributes"]["class_id"]
                
                img = Image.open(os.path.join(yolo_format_path, filename))
                w = int(img.size[0])
                h = int(img.size[1])

                bb = convert((w,h), (x,x+width,y,y+height))

                with open(os.path.join(yolo_format_path, filename.split(".")[0] + ".txt"), "a") as yolo_file:
                    yolo_file.write(str(class_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

convert_to_yolo_label("via_export_json.json", "/path/to/yolo/data")

• 这个脚本假设你已经将VIA工具的输出标记为 "class_id" 的类别属性。如果你使用的是不同的属性名，那么需要修改脚本中的相应部分。此外，确保你的图像文件和VIA的JSON文件都位于正确的路径下。