当前位置: 首页 > news >正文

Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图

Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图

  • 前言
  • 前提条件
  • 相关介绍
  • 实验环境
  • Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图

前言

  • 本文是个人使用Python处理文件的电子笔记,由于水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
  • 更多精彩内容,可点击进入我的个人主页查看

前提条件

  • 熟悉Python

相关介绍

  • Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
  • Python OS模块是负责程序与操作系统的交互,提供了访问操作系统底层的接口和非常丰富的方法用来处理文件和目录。

实验环境

  • Python 3.x (面向对象的高级语言)

Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图

import os
import cv2
import json
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.faker import Faker# 图像显示函数
def show(name, img):cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL# cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def count_json_label(in_json_path,label_num,width_list,height_list,area_list):with open(in_json_path, "r", encoding='utf-8') as f:# json.load数据到变量json_datajson_data = json.load(f)# 统计标签数for i in json_data['shapes']:if i['label'] in label_num.keys():label_num[i['label']] = label_num[i['label']] + 1else:label_num[i['label']] = 1# 生成存储长和宽数据的列表for i in json_data['shapes']:w = i['points'][1][0] - i['points'][0][0]h = i['points'][1][1] - i['points'][0][1]# print(w,h)width_list.append(abs(w))height_list.append(abs(h))area_list.append(abs(w)*abs(h))def write_info_txt(txt_path,label_num,width_list,height_list,area_list):with open('rect_info.txt','w') as f:f.write('总标注数:'+str(sum(label_num.values()))+'\n')f.write('label_num:'+str(label_num)+ '\n')f.write('min(width_list):'+str(min(width_list))+'\n')f.write('len(width_list):'+str(len(width_list))+'\n')f.write('min(height_list):'+str(min(height_list))+'\n')f.write('len(height_list):'+str(len(height_list))+'\n')f.write('min(area_list):'+str(min(area_list))+'\n')f.write('len(area_list):'+str(len(area_list))+'\n')def draw_scatter(width_list,height_list):x_data = width_listy_data = height_list(Scatter().add_xaxis(xaxis_data=x_data).add_yaxis(series_name="(width,height)",y_axis=y_data,symbol_size=3,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_series_opts().set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name = 'Width',type_="value", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name = 'Height',type_="value",axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter=JsCode("function (params) {return ' ( ' +params.value[0] + ' , ' + params.value[1]+ ' )';}")),).render("w_h_scatter_chart.html"))if __name__=="__main__":in_dir_name = 'jsons/' # 图片和json所在文件夹# out_dir_name = 'output/'all_name_list = os.listdir(in_dir_name) # 获取文件夹内所有文件名列表# 获取所有json文件,并修改json_name_list = [i for i in all_name_list if i.endswith('.json')] # 图片路径列表# print(json_name_list)label_num = {}width_list = []height_list = []area_list = []for json_name in json_name_list: # 遍历json文件并修改in_json_path = in_dir_name + json_name# print(in_json_path)count_json_label(in_json_path,label_num,width_list,height_list,area_list)print('总标注数:',sum(label_num.values()))print('label_num:',label_num)# print('width_list:',width_list)print('min(width_list):',min(width_list))print('len(width_list):',len(width_list))# print('height_list:',height_list)print('min(height_list):',min(height_list))print('len(height_list):',len(height_list))# print('area_list:',area_list)print('min(area_list):',min(area_list))print('len(area_list):',len(area_list))# 写入信息到txt文件中
write_info_txt('rect_info.txt',label_num,width_list,height_list,area_list)
# 生成散点图
draw_scatter(width_list,height_list)
总标注数: 3504
label_num: {'1': 2612, '2': 228, '0': 151}
min(width_list): 7.420494699646497
len(width_list): 3504
min(height_list): 9.30232558139528
len(height_list): 3504
min(area_list): 76.04040504938182
len(area_list): 3504

在这里插入图片描述

更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏或我的个人主页查看

相关文章:

Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图

Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图前言前提条件相关介绍实验环境Python统计Labelme标注文件信息并绘制散点图前言 本文是个人使用Python处理文件的电子笔记,由于水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。更多精彩内容,可点击…...

远程接入方案 OpenText Exceed TurboX(ETX) 客户案例——ET Innovations

远程接入方案 OpenText Exceed TurboX(ETX) 客户案例——ET Innovations ET Innovations GmbH 助力奥地利各地的医疗保健专业人员提升患者体验 医疗保健信息系统开发商利用 OpenText™ Exceed™ TurboX 将远程访问其软件的稳定性提高了 95% 公司:ET I…...

Django4.1.7通过djongo1.3.6链接mongoDB6.0.4

网上中文版的djongo链接mongoDB基本都是抄袭州的先生大哥的文章。 文章成文比较久,至少是2019年成文的了,有一些情况发生了变化,今天就自己测试的情况做一些记录。 本文成文日期为:2023年3月2日,请注意参考 废话不多说…...

如何使用FindFunc在IDA Pro中寻找包含指定代码模式的函数代码

关于FindFunc FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件,可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。简而言之,FindFunc的主要目的就是在二进制文件中寻找已知函数。 使用规则过滤 …...

【C++】讲的最通透最易懂的关于结构体内存对齐的问题

目录1. 内存对齐规则2. 简单易懂的内存对齐示例2.1 简单结构体2.2 含位域的结构体2.3 空类的大小2.4 嵌套结构体3. 为什么需要内存对齐?4. 类型在不同系统下所占字节数1. 内存对齐规则 第一个成员在与结构体变量偏移量为0的位置处。其他成员变量要对齐到某个数字&a…...

Stochastic Approximation 随机近似方法的详解之(一)

随机近似的定义:它指的是一大类随机迭代算法,用于求根或者优化问题。 Stochastic approximation refers to a broad class of stochastic iterative algorithms solving root finding or optimization problems. temporal-difference algorithms是随机近…...

软件自动化测试工程师面试题集锦

以下是部分面试题目和我的个人回答,回答比较简略,仅供参考。不对之处请指出 1.自我介绍 答:姓名,学历专业,技能,近期工作经历等,可以引导到最擅长的点,比如说代码或者项目 参考&a…...

智合同丨教你做一个懂AI的法律人

作为一名法律人,合同审核工作是日常工作中最基本也是必不可少的一项事务。我们知道,一般在企业,合同审批会涉及到众多部门和职务角色,最关键的一环其实在法务或者律师建议,其他部门给出的审批意见基本上都是基于自己部…...

如何判断自己使用的IP是独享还是共享?

在互联网上,我们常常听到独享IP和共享IP这两个概念。独享IP指的是一个IP地址只被一个用户或一个网站所使用,而共享IP则是多个用户或多个网站共用一个IP地址。那么,如何分辨IP是不是独享呢?接下来,我们将从几个方面来看。在这之前…...

跳石头

题目描述 一年一度的"跳石头"比赛又要开始了! 这项比赛将在一条笔直的河道中进行,河道中分布着一些巨大岩石。组委会已经选择好了两块岩石作为比赛起点和终点。在起点和终点之间,有 N 块岩石(不含起点和终点的岩石)。在比赛过程中,选手们将从起点出发,每一步跳…...

上传gitee教程,Gitee怎么上传代码到仓库

目录 第一步:配置git的用户名和邮箱 第二步:上传到远程仓库 第三步:将仓库的master分支拉取过来和本地的当前分支进行合并 第四步:将修改的所有代码添加到暂存区 第五步:将缓存区内容添加到本地仓库(…...

netstat命令详解

1、下载netstat命令对应的软件包 yum install net-tools -y2、netsta命令介绍 [rootvm01 ~]# man netstatNETSTAT(8) Linux System Administrators Manual NETSTAT(8)NAMEnetstat - Print network connections, routing t…...

数据库三范式

文章目录数据库三范式1. 第一范式(1NF)2. 第二范式(2NF)3. 第三范式(3NF)数据库三范式 第一范式:有主键,具有原子性,字段不可分割第二范式:完全依赖&#xf…...

K8S 1.20 弃用 Docker 评估之 Docker 和 OCI 镜像格式的差别

背景 2020 年 12 月初,Kubernetes 在其最新的 Changelog 中宣布,自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时。 弃用 Docker 带来的,可能是一系列的改变,包括不限于: 容器镜像构建工具容器 CLI容器镜像仓…...

Vue2和Vue3响应式的区别

数据响应式是什么? ​所谓 数据响应式 就是建立 响应式数据 与 依赖(调用了响应式数据的操作)之间的关系,当响应式数据发生变化时,可以通知那些使用了这些响应式数据的依赖操作进行相关更新操作,可以是DOM…...

模型实战(6)之Alex实现图像分类:模型原理+训练+预测(详细教程!)

Alex实现图像分类:模型原理+训练+预测 图像分类或者检索任务在浏览器中的搜索操作、爬虫搜图中应用较广,本文主要通过Alex模型实现猫狗分类,并且将可以复用的开源模型在文章中给出!!!数据集可以由此下载:Data本文将从以下内容做出讲述: 1.模型简介及环境搭建2.数据集准…...

【大数据】最全的大数据Hadoop|Yarn|Spark|Flink|Hive技术书籍分享/下载链接,持续更新中...

这里写目录标题Hadoop大数据处理Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理Hadoop 技术内幕:深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理Spark SQL内核剖析Hadoop 应用架构深度剖析Hadoop HDFSHadoop实战Hive编程指南Hadoop大数据处理 本书以…...

RIG Exploit Kit 仍然通过 IE 感染企业用户

RIG Exploit Kit 正处于最成功的时期,每天尝试大约 2000 次入侵并在大约 30% 的案例中成功,这是该服务长期运行历史中的最高比率。 通过利用相对较旧的 Internet Explorer 漏洞,RIG EK 已被发现分发各种恶意软件系列,包括 Dridex…...

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化进阶

地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中,由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下,地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外,还包括崩塌、泥石流、地面沉…...

SQL SERVER中SCHEMA的詳解

SQL SERVER中SCHEMA的講解1. Introduction1.1 優勢1.2 內置schema2. Create Schema2.1 Parameters2.2 Sql3.Awakening1. Introduction 1.1 優勢 数据库模式为我们提供了在数据库中创建逻辑对象组的灵活性。如果多个团队使用同一个数据库,我们可以设计各种模式来分組…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天,再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至,这不仅是开发者的盛宴,更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年,苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新,包括 iOS 26、iPadOS 26…...

C++:std::is_convertible

C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

OkHttp 中实现断点续传 demo

在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成&#xff0c;核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围&#xff1a; 实现原理 Range 请求头&#xff1a;向服务器请求文件的特定字节范围&#xff08;如 Range: bytes1024-&#xff09; 本地文件记录&#xff1a;保存已…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!

5月28日&#xff0c;中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电&#xff0c;该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗&#xff0c;项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站&#xff0c;总装机容量为9.96MWp。 项目投运后&#xff0c;每年可节约标煤3670…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

CMake控制VS2022项目文件分组

我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构,使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”(Filter)的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总(共4种) 方法描述是否推荐…...

JS设计模式(4):观察者模式

JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中&#xff0c;我们经常会遇到这样的场景&#xff1a;一个对象的状态变化需要自动通知其他对象&#xff0c;比如&#xff1a; 电商平台中&#xff0c;商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户&#xff1b;新闻网站中&#xff0…...

A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南

目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库&#xff…...