首先提出各個文件的路徑；
然后將解析json文件，將其中的標注文件提取，并將對應(yīng)的圖像讀取在圖像上將對應(yīng)的框畫出來；由于圖像以及標簽的文件前綴都是一樣的，所以只要一個前綴列表提取出來，然后將圖像的路徑與其進行拼接（圖像路徑+前綴+.jpeg）就可以讀取對應(yīng)的圖像，而寫入的圖像也是一樣（寫入圖像路徑+前綴+.jpeg）,標簽文件也是一樣（標簽路徑+前綴+.json）

讀取前綴列表

通過os.walk()迭代讀取文件夾以及相應(yīng)的文件列表
通過os.listdir直接讀取文件夾下的文件列表

# 通過os.walk()讀取文件夾以及相應(yīng)的文件列表
def get_file_list(path):
    file_list=[]
    for dir_list,folder,file in os.walk(path):
        file_list=file
    return file_list

#通過os.listdir()讀取文件夾下的文件列表
def get_file_list2(path):
    file_list=os.listdir(path)
    return file_list
file_list=get_file_list2(r"E:\temp\AI\label")
print(file_list)

找出json結(jié)構(gòu)中對應(yīng)框坐標位置，畫出對應(yīng)的框

查看json文件結(jié)構(gòu)，對應(yīng)找到坐標所在的位置：

可以看到j(luò)son文件中坐標是在shapes對應(yīng)的points里的列表，而且是列表第0項表示左上位置，而第一項表示右上位置，所以在cv2的畫框的兩個參數(shù)參數(shù)pt1和pt2就定下來cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=None )

{
  "version": "3.16.5",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "0",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
        [
          2720.0,
          1094.0
        ],
        [
          2768.0,
          1158.0
        ]
      ],
      "shape_type": "rectangle",
      "flags": {}
    }
  ],
...
}

那么代碼就如下所示：

import json
import cv2
path_label=r"E:\temp\AI\label"
path_img=r"E:\temp\AI\image"
path_result=r"E:\temp\AI\result"
# 通過遍歷將圖像紛紛畫框
for file in file_list:
    txt=open(os.path.join(path_label,file))
    load_json=json.load(txt)
    for shape in load_json["shapes"]:
        left_top=(int(shape["points"][0][0]),int(shape["points"][0][1]))
        right_bottom=(int(shape["points"][1][0]),int(shape["points"][1][1]))
        #對象進行畫框
        img_name=file.split(".")[0]+".jpeg"
        img=cv2.imread(os.path.join(os.path.join(path_img,img_name)))
        cv2.rectangle(img, left_top,right_bottom, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imwrite(os.path.join(path_result,img_name), img)