Python 如何在标有labelbox的数据集中从JSON转换为png？

我有一个JSON文件，其结构如下：

json
{'featureId': 'ckek0ugf2061y0ybwgunbdrt5',
 'schemaId': 'ckek0jkvp081j0yaec2ap9a3w',
 'title': 'Tree',
 'value': 'tree',
 'color': '#FFFF00',
 'instanceURI': 'https://api.labelbox.com/masks/feature/ckek0ugf2061y0ybwgunbdrt5?token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...'}

InstanceURI是我从使用Labelbox（）的原始图像中分割出来的一棵树。我正在使用PSPNet城市景观。该模型需要一个png格式的验证阶段掩码。某些图像具有多个树（多个URI实例）。

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如何在png图像中转换此JSON元素？

不是最快、最漂亮的脚本-但它对我很有用

从PIL导入图像、ImageColor、ImageDraw
从PIL导入未识别的DIMAGERROR
导入请求
导入json
导入argparse
导入路径库
导入操作系统路径
def手动_类（）：
"""
在下面更改您首选的颜色编码。
如果要使用手动着色，还需要更改标签类（标题）
"""
手动记录={
“树”：255，
“花”：85，
}
退货手册
def open_img（url）：
尝试：
返回Image.open（requests.get（url，stream=True）.raw）
除未识别的图像错误外：
一无所获
def open_json（路径）：
打开（路径）作为文件：
返回json.load（文件）
def颜色提取程序（数据、颜色编码）：
“”“获取给定的字典部分并提取所有需要的信息。还返回3种不同类型的颜色”“”
如果颜色_编码==“自动”：
color=ImageColor.getcolor（数据['color']，'RGBA'）
elif颜色_编码==“手动”：
颜色=（手动类（）[数据['title']]，手动类（）[数据['title']]，手动类（）[数据['title']]，255）
elif color_coding=='binar'：
颜色=（255255）
其他：
打印（'未检测到有效的颜色代码-继续使用二进制标签'）
颜色=（255255）
返回颜色
def img_颜色（img，颜色）：
“”“相应地更改标签的颜色”“”
如果颜色==（255255）：
返回img
img=img.convert（'RGBA'）
宽度、高度=img.size
对于范围内的x（宽度）：
对于范围内的y（高度）：
如果img.getpixel（（x，y））==（255255）：
图像像素（（x，y），颜色）
返回img
def img_绘制多边形（大小、多边形、颜色）：
“”“在图像上绘制多边形”“”
img=图像。新建（'RGBA'，大小，（0,0,0,0））
img=img.convert（'RGBA'）
draw=ImageDraw.draw（img）
#阅读要点
点数=[]
对于范围内的i（len（多边形））：
points.append（（int（多边形[i]['x']）、int（多边形[i]['y']））
绘制多边形（点，填充=（颜色））
返回img
def progressBar（当前，总计，barLength=20）：
百分比=浮动（当前）*100/总计
arrow='-'*int（百分比/100*barLength-1）+'>'
空格=“”*（条形长度-长度（箭头））
打印（'进度：[%s%s]%d%%'（箭头、空格、百分比），结束='\r'）
def main（输入目录、输出目录、颜色类型='auto'）：
如果os.path.exists（input_dir）和os.path.exists（output_dir）和color_键入['auto'、'manual'、'binar']：
输入路径=路径库路径（输入路径）
label\u path\u sorted=sorted（列表（输入\u path.glob（“*.json”））
对于已排序的标签路径中的图像路径：
打印（'converting:{}'。格式（os.path.basename（image_path）））
#打开json文件
数据=开放的json（图像路径）
#创建标签的图像列表
img_列表=[]
#读取原始图像
原始\u img=open\u img（数据[0][“标记数据]）
尝试：
宽度、高度=原始尺寸
除例外情况外：
打印（'无法调用原始图像数据。请提供图像宽度和高度'）
对于范围内的i（len（数据[0]['Label']['objects']）：
#读取路径并打开图像
img=open_img（数据[0]['Label']['objects'][i]['instanceURI']）
#如果路径不可读，请尝试读取多边形数据点
如果没有，img为无：
img=img\u颜色（img，颜色提取程序（数据[0]['Label']['objects'][i]，颜色类型））
img_list.append（img）
其他：
尝试：
#img=img_draw_polygon（img，数据[0]['Label']['objects'][i]['polygon']，数据[0]['Label']['objects'][i]['title']）
img=img_draw_polygon（（宽度、高度），数据[0]['Label']['objects'][i]['polygon']，颜色提取程序（数据[0]['Label']['objects'][i]，颜色类型））
img_list.append（img）
除例外情况外：
打印（'注意：标签{}没有可用的多边形数据点和web数据信息。.格式（i））
#打印当前进度状态
progressBar（i，len（数据[0]['Label']['objects']））
img=img\u列表[0]
对于范围内的i（1，len（img_列表））：
粘贴（img_列表[i]，（0,0），mask=img_列表[i]）
save（output_dir+os.path.basename（image_path）.replace（'.json'，.png'））
其他：
打印（'您的一个给定输入不正确-请重试'）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
parser=argparse.ArgumentParser（description=“从labelbox2png转换注释”）
parser.add_参数（“--input”，help=“input directory”）
添加参数（“--output”，help=“output directory”）
parser.add_参数（“--color”，help=“binar，auto或manual”）
args=parser.parse_args（）
main（args.input、args.output、args.color）

要运行它-只需保存此

python

-脚本并在命令中执行它：

C:\Users>python script.py--input\u目录/--output\u目录--color auto

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通过输入

color

，您可以修改标签的颜色编码

auto

从

JSON

，

manual

中获取颜色，您必须修改并

binar

将所有内容都标记为白色。

不是最快最漂亮的脚本-但它适合我

从PIL导入图像、ImageColor、ImageDraw
来自PIL进口的未识别图像