PaddleSeg

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我将每一张图片进行标注后分别生成json文件，这个方式方便我管理文件，现在我想将各自的json文件合并成为coco文件进行训练，但是我不知道有什么方法，请指教

我将每一张图片进行标注后分别生成json文件，这个方式方便我管理文件，现在我想将各自的json文件合并成为coco文件进行训练，但是我不知道有什么方法，请指教

请问你这分别生成json文件是指使用eiseg保存json的功能保存的吗？然后这个意识实现有一个脚本将这些json合并成一个coco格式的json吗

对的，我是用EISeg抠图完成后，单独保存为json的格式，我现在想将各自的json文件合并成为一个coco文件，但是现在EISeg没有这个功能，能不能提供一个python的py，或者在EISeg里面加入这个功能，因为我想将我挑选出来的图片进行各自的json合并，而不是每次都全部重新标注一次组成coco文件，这样太浪费时间了。请指教。

对的，我是用EISeg抠图完成后，单独保存为json的格式，我现在想将各自的json文件合并成为一个coco文件，但是现在EISeg没有这个功能，能不能提供一个python的py，或者在EISeg里面加入这个功能，因为我想将我挑选出来的图片进行各自的json合并，而不是每次都全部重新标注一次组成coco文件，这样太浪费时间了。请指教。

收到，下面会完善这个功能

@lm1978lm 您好

eiseg加入json格式的保存是我们加入coco格式保存之前的一个过渡功能。我们的json格式只保存了一些基础的标签和多边形信息而且和主流框架的pipeline没有兼容，后期维护的话会增加很多工作量。我们这边是倾向于在下一个版本将这个功能删除。

可不可以描述一下您这边想每个图像保存一个标签是什么原因。我们考虑一下这个功能要不要保留🤔如果是方便后面划分训练验证和测试集，paddlex提供了将coco格式进行划分的功能，可以参考这里

您好，我仔细描述一下，我有5个细胞的分类，而且我标记的细胞会被划分到不同的病种，比如一开始是贫血患者，但这个患者也可能是某种肿瘤的患者，所以需要不停的变化类别，而且我的数据每天都有跟新，我还要考虑患者的其他数据，如果一开始我就合并成coco数据我就无法还原每个数据，也就没有办法更新患者的其他数据，或者重新划分类别。如果要更新只有重新标注一次。如果说json的文件有信息丢失，那么我单独保存json文件也就有信息丢失是这样吗？所以我建议保留这个功能，并且补全json信息，能够合并到coco文件，就像labelme一样。谢谢！

收到，我们尽量research一个单个文件的通用格式，如果实在找不到后期会完善我们这边的json

@lm1978lm 我们这边的计划是后期采用labelme格式，labelme是一个图像一个标签。会提供从现在的json到labelme的转换脚本，软件也支持直接打开现在的json格式但保存成labelme。labelme好转coco，网上脚本不少我们也会出教程。 最近比较忙估计有个一周左右能实现。

收到，谢谢

最近我有一个前半部分是保存成了coco, 后面保存成了json的标注结果, 这是一个简单的转换脚本, 供人参考:

# %%
import json
from pathlib import Path
from PIL import Image


root = Path('/标注/数据/的/根目录')
label_root = (root / 'label')
assert label_root.exists()
# %%
annotations = json.load(open(label_root / 'annotations.json'))

for json_path in label_root.glob("*[!annotations].json"):
    name = json_path.stem
    curr_json = json.load(open(json_path))

    curr_image_id = annotations['images'][-1]['id'] + 1
    image_file_path = next(root.glob(f'{name}*'))

    width, height = Image.open(image_file_path).size

    annotations['images'].append({
        'id': curr_image_id,
        'width': width,
        'height': height,
        'file_name': image_file_path.name,
        'license': '',
        'flickr_url': '',
        'coco_url': '',
        'date_captured': ''
    })
    for item in curr_json:
        last_anno_id = annotations['annotations'][-1]['id']
        annotations['annotations'].append({
            'id': last_anno_id + 1,
            'image_id': curr_image_id,
            'category_id': item['labelIdx'],
            'segmentation': [[i for p in item['points'] for i in p]],
            'area': 0,
            'bbox': [0] * 4
        })
json.dump(annotations, open(label_root / 'annotations.json.new', 'w'))

https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/103732070 这个博主写的可以将多个coco合并成一个，亲测有效

你好，您的这个eiseg的json转labelme的json文件到哪里可以下载，我现在用eiseg标注了200图片用不了！

最近我有一个前半部分是保存成了coco, 后面保存成了json的标注结果, 这是一个简单的转换脚本, 供人参考:

# %%
import json
from pathlib import Path
from PIL import Image


root = Path('/标注/数据/的/根目录')
label_root = (root / 'label')
assert label_root.exists()
# %%
annotations = json.load(open(label_root / 'annotations.json'))

for json_path in label_root.glob("*[!annotations].json"):
    name = json_path.stem
    curr_json = json.load(open(json_path))

    curr_image_id = annotations['images'][-1]['id'] + 1
    image_file_path = next(root.glob(f'{name}*'))

    width, height = Image.open(image_file_path).size

    annotations['images'].append({
        'id': curr_image_id,
        'width': width,
        'height': height,
        'file_name': image_file_path.name,
        'license': '',
        'flickr_url': '',
        'coco_url': '',
        'date_captured': ''
    })
    for item in curr_json:
        last_anno_id = annotations['annotations'][-1]['id']
        annotations['annotations'].append({
            'id': last_anno_id + 1,
            'image_id': curr_image_id,
            'category_id': item['labelIdx'],
            'segmentation': [[i for p in item['points'] for i in p]],
            'area': 0,
            'bbox': [0] * 4
        })
json.dump(annotations, open(label_root / 'annotations.json.new', 'w'))

你好，请问这个脚本是哪个格式转那个

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你好，您的这个eiseg的json转labelme的json文件到哪里可以下载，我现在用eiseg标注了200图片用不了！

请问解决了么

我们的另一个项目PaddleLabel已经实现了EISeg格式的导入和COCO格式的导出，会在下一版发布，目前的开发版是有这个功能的，这里有安装方式

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