如何将JSON格式太阳能板数据集标注转为YOLOv8格式？求转换脚本

格式说明 #

YOLOv8的实例分割（多边形）标注规则：

• 每个图像对应一个同名的.txt标注文件
• 每行代表一个目标，格式为：class_id x1 y1 x2 y2 ... xn yn
• 所有x/y坐标必须是归一化后的值（x除以图像宽度，y除以图像高度）
• 类别ID从0开始（假设你的太阳能板是唯一类别，可自行修改）

转换脚本 #

以下是直接可用的Python脚本，适配你提供的JSON标注格式：

import json
import os
from PIL import Image

# 配置参数
JSON_PATH = "your_annotations.json"  # 你的JSON标注文件路径
IMAGE_DIR = "your_images_folder"     # 图像存放文件夹
OUTPUT_DIR = "yolo_annotations"      # 转换后标注的输出文件夹
CLASS_ID = 0                         # 太阳能板的类别ID，按需修改

# 创建输出目录
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

# 读取JSON标注
with open(JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
    annotations = json.load(f)

# 遍历每个图像的标注
for item in annotations:
    img_name = item["id"]
    # 拼接图像完整路径（假设图像格式为jpg，可根据实际修改为png等）
    img_path = os.path.join(IMAGE_DIR, f"{img_name}.jpg")
    
    # 读取图像宽高，用于坐标归一化
    try:
        with Image.open(img_path) as img:
            width, height = img.size
    except FileNotFoundError:
        print(f"警告：未找到图像 {img_path}，跳过该标注")
        continue
    
    # 生成对应标注文件路径
    txt_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{img_name}.txt")
    with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as txt_file:
        # 遍历当前图像的所有多边形标注
        for polygon in item["polygons"]:
            points = polygon["points"]
            # 提取x、y坐标并归一化
            normalized_points = []
            for point in points:
                x_norm = point["x"] / width
                y_norm = point["y"] / height
                normalized_points.append(f"{x_norm:.6f}")
                normalized_points.append(f"{y_norm:.6f}")
            # 拼接成YOLO格式的行
            line = f"{CLASS_ID} {' '.join(normalized_points)}\n"
            txt_file.write(line)

print("标注转换完成！")

使用说明 #

1. 安装依赖：执行 pip install pillow（如果偏好OpenCV，替换为pip install opencv-python，并修改图像读取部分）
2. 修改脚本中的配置参数，对应你的实际文件路径和类别ID
3. 运行脚本，转换后的标注会保存在OUTPUT_DIR指定的文件夹中
4. 验证：可使用YOLOv8官方库的可视化方法（如ultralytics的show()）检查标注是否匹配图像

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ginpain