labelme标注后多个json文件转标准coco格式

labelme软件标注后是每张图片都有一个.json文件，这与常用标准coco格式不一致，因此需要进行转换，避免忘记特此记录。

一、下载labelme2coco-master，并cd进去后运行 pip install labelme2coco 进行安装

可直接在此处下载安装对应版本labelme2coco软件，也可找到github版本，cd到相应目录后运行下列命令进行安装

pip install labelme2coco

二、找出所有数据中属于图片的（也可找到所有属于.json的，避免重复）

import os
path = r'E:\working\images'
li = os.listdir(path)
a = []
for i in li:
  if i.split('.')[-1]=='jpg':
    a.append(i)

三、划分训练集和测试集（此处是按照8：2进行划分，也可自行定义划分方式）

import random
ratio = 0.8
offset = int(len(a)*ratio)
random.shuffle(a) #将a中文件名打乱
train = a[:offset]
test = a[offset:]

四、将训练集和测试集数据分开

import shutil
path = r'E:\working\images'
path_train = r'E:\working\coco\train'
path_test = r'E:\working\coco\test'
for i in train:
  shutil.copy(os.path.join(path,i), os.path.join(path_train, i)) #图片
  shutil.copy(os.path.join(path,i.split('.')[0]+'.json'), os.path.join(path_train, i.split('.')[0]+'.json')) #标注
for i in test:
  shutil.copy(os.path.join(path,i), os.path.join(path_test, i)) #图片
  shutil.copy(os.path.join(path,i.split('.')[0]+'.json'), os.path.join(path_test, i.split('.')[0]+'.json')) #标注

五、json文件合并

import labelme2coco
# 训练集
labelme_folder = r'E:\working\coco\train'
save_json_path = r'E:\working\coco\train\train_coco.json'
labelme2coco.convert(labelme_folder, save_json_path)
# 测试集
labelme_folder = r'E:\working\coco\test'
save_json_path = r'E:\working\coco\test\test_coco.json'
labelme2coco.convert(labelme_folder, save_json_path)

自此便完成了全部数据转换，包括train和test两个文件夹分别存放训练和测试用的图片，还生成了train_coco.json、test_coco.json两个文件，包括所有的训练和测试标签及类别信息。

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