VGG Image Annotator (VIA)是一款快速，简单的目标检测标注工具，官方网址：VIA标注工具 这款标注工具将所有标注的图片信息存储在一个json文件中，做语义分割通常的标签需要png或者jpg格式的图片。因此需要把json文件转换成png格式。
注意在使用VIA标注完成后，需要保存整个工程文件为json文件。点击project-->save
实现代码如下：
import os import numpy as np import cv2 as cv import json import skimage dataset_dir="/home/fcc/crack_via_label" subset="spalling" json_path="spalling.json" output_path = "/home/fcc/crack_via_label/spalling_label/" dataset_dir = os.path.join(dataset_dir, subset) # We mostly care about the x and y coordinates of each region annotations = json.load(open(os.path.join(dataset_dir, json_path)))#加载json文件 #json文件中字典嵌套字典，字典嵌套列表。为了取到关键的x，y点的数据，得一一层把字典，列表剥开。 annotations = list(annotations.values()) annotations_point=annotations[1] annotations_point=list(annotations_point.values()) annotations_point = [a for a in annotations_point if a['regions']] for i in range(len(annotations_point)):#遍历每一张图的信息 filename=annotations_point[i]['filename'] mask = np.zeros([608, 608, 3],dtype=np.uint8)#设置输出图片维度大小 for j in range(len(annotations_point[i]['regions'])):#一张图可能存在多个标注区域 #json文件中字典嵌套字典，字典嵌套列表。为了取到关键的x，y点的数据，得一一层把字典，列表剥开。 point = annotations_point[i]['regions'][j].values()[0] point_x=point['all_points_x']#提取x点数据 point_y=point['all_points_y']#提取y点数据 rr, cc = skimage.draw.polygon(point_y, point_x)#绘制轮廓，得到轮廓内所有点的坐标 mask[rr, cc, 0] = 255#填充颜色，255 0 0：蓝色；0 255 0：绿色；0 0 255：红色 #cv.imshow("mask_"+filename,mask)#调试时显示查看 #cv.waitKey(0) cv.imwrite(output_path+filename,mask)#保存png格式标签输出结果示例如下：
