批量处理：读取文件夹，将json文件转化为txt文件_json转txt

读取文件夹，将json文件转化为txt文件

一样例1 json文件只有一个样本
二样例2 json文件中有多个样本
三样例3 json文件单样本
1 json文件内容
2 代码转化
3 效果图
一样例1 json文件只有一个样本

1 json文件内容

"version" : "4.5.7" , "flags" : { } , "shapes" : [ "label" : "car" , "points" : [ 737.3076923076923 , 244.8461538461538 1028.076923076923 , 555.6153846153846 "group_id" : null, "shape_type" : "rectangle" , "flags" : { } "imagePath" : ".. \\ .. \\ images \\ train2017 \\ 000001.jpg" , "imageData" : "/9j/4AAQSkZJR"
2 代码转化

读取文件夹，将json文件转化为txt文件，即将JSON的关键数据读出
import os
import json
json_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/coco128/labels/train2017/'  # json文件路径
out_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/output/'  # 输出的 txt 文件路径
def get_json(json_file, filename):
    # 读取 json 文件数据
    with open(json_file, 'r') as load_f:
        content = json.load(load_f)
    # # 循环处理
    tmp = filename
    filename_txt = out_dir + tmp + '.txt'
    #创建txt文件
    fp = open(filename_txt, mode="w", encoding="utf-8")
    #将数据写入文件
    # 计算 yolo 数据格式所需要的中心点的 相对 x, y 坐标, w,h 的值
    x = (content["shapes"][0])["points"][0][0]  
    y = (content["shapes"][0])["points"][0][1] 
    w = (content["shapes"][0])["points"][1][0] - (content["shapes"][0])["points"][0][0] 
    h = (content["shapes"][0])["points"][1][1] - (content["shapes"][0])["points"][0][1]
    fp = open(filename_txt, mode="r+", encoding="utf-8")
    file_str = str(filename) + ' ' + str(round(x, 6)) + ' ' + str(round(y, 6)) + ' ' + str(round(w, 6)) + \
            ' ' + str(round(h, 6))
    line_data = fp.readlines()
    if len(line_data) != 0:
        fp.write('\n' + file_str)
    else:
        fp.write(file_str)
    fp.close()
def main():
    files= os.listdir(json_dir) #得到文件夹下的所有文件名称
    s = []
    for file in files: #遍历文件夹
        filename = file.split('.')[0]
        # print(tmp)
        get_json(json_dir+file, filename)
if __name__ == '__main__':
    main()
3 效果图
 
原：
 改后：
 
 txt内容：
  
二 样例2 json文件中有多个样本
 
1 json文件内容
 
  "version": "3.16.2",
  "flags": {},
  "shapes": [
      "label": "00000001",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
          167.0,
          114.0
          146.0,
          142.0
          177.0,
          145.0
          214.0,
          129.0
          210.0,
          102.0
          185.0,
          107.0
     "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
      "label": "00004702",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
          306.0,
          289.0,
          109.0
          321.0,
          112.0
          359.0,
          329.0,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
"lineColor": [
    255,
  "fillColor": [
    255,
  "imagePath": "048.jpg",
  "imageData": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0a"
2 代码转化
 
import os
import json
json_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/coco/jsonDir/'  # json文件路径
out_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/coco/outputDir/'  # 输出的 txt 文件路径
def get_json(json_file, filename):
    # 读取 json 文件数据
    with open(json_file, 'r') as load_f:
        content = json.load(load_f)
    # # 循环处理
    tmp = filename
    filename_txt = out_dir + tmp + '.txt'
    #创建txt文件
    fp = open(filename_txt, mode="w", encoding="utf-8")
    #将数据写入文件
    str_tmp = "" #存储字符串内容
    #1.获取version、flags数据
    version = content["version"]
    flags = content["flags"]
    #暂存内容
    str_tmp = str(version)+"\n"+str(flags)+"\n"
    #2. 获取shapes数组中的数据
    #循环读取 shapes中的每一组数据，json文件中有2组数据，循环则是2个 [0,1]
    for i in range(2):
      label = (content["shapes"][i])["label"]
      line_color = (content["shapes"][i])["line_color"]
      fill_color = (content["shapes"][i])["fill_color"]
      str_tmp += str(label) + "\n" + str(line_color) + "\n"  + str(fill_color) + "\n"  ##暂存内容
      #读取points中的数据，有6组数据
      points_size = len((content["shapes"][i])["points"])
      for j in range(points_size):
          x = (content["shapes"][i])["points"][j][0]
          y = (content["shapes"][i])["points"][j][1]
          str_tmp += str(x) + "        " + str(y) + "\n"  ##暂存内容
      #读取shape_type,flags
      shape_type = (content["shapes"][i])["shape_type"]
      flags = (content["shapes"][i])["flags"]
      str_tmp += str(shape_type) + "        " + str(flags) + "\n"  ##暂存内容
    #3. 获取lineColor、fillColor、imagePath、imageData
    line_Color = content["lineColor"]
    fill_Color = content["fillColor"]
    imagePath = content["imagePath"]
    imageData = content["imageData"]
    #lineColor是数组，获取并存储lineColor
    for i in range(len(line_Color)):
        str_tmp += str(line_Color[i]) + "   "
    str_tmp += "\n" #换行效果
    #fillColor与lineColor一样，也为数组，获取并存储fillColor
    for i in range(len(fill_Color)):
        str_tmp += str(fill_Color[i]) + "   "
    str_tmp += "\n" #换行效果
    str_tmp += str(imagePath) + "        " + str(imageData) + "\n"  ##暂存内容
    fp = open(filename_txt, mode="r+", encoding="utf-8")
    file_str = str_tmp
    line_data = fp.readlines()
    if len(line_data) != 0:
        fp.write('\n' + file_str)
    else:
        fp.write(file_str)
    fp.close()
def main():
    files= os.listdir(json_dir) #得到文件夹下的所有文件名称
    s = []
    for file in files: #遍历文件夹
        filename = file.split('.')[0]
        # print(tmp)
        get_json(json_dir+file, filename)
if __name__ == '__main__':
    main()
3 效果图
 
三 样例3 json文件单样本
 
1 json文件内容
 
{"marks":[[240.47823834196888,57.812953367875636],[226.80673575129526,388.58290155440415],[235.33316062176164,227.56113989637305]],"slots":[[3,1, 1,90],[2,3,1,90]]}
2 代码转化
 
import os
import json
json_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/train/'  # 放json文件路径，train是放json文件的文件夹
out_dir = 'C:/Users/YourName/Desktop/output/'  # 输出的 txt 文件路径，output是放txt文件的文件夹
def get_json(json_file, filename):
    # 读取 json 文件数据
    with open(json_file, 'r') as load_f:
        content = json.load(load_f)
    # # 循环处理
    tmp = filename
    filename_txt = out_dir + tmp + '.txt'
    #创建txt文件
    fp = open(filename_txt, mode="w", encoding="utf-8")
    #将数据写入文件
    #首先是mark，二维数组3*2，提取数据如下
    x1y1 = content["marks"][0][0]
    x1y2 = content["marks"][0][1]
    x2y1 = content["marks"][1][0]
    x2y2 = content["marks"][1][1]
    x3y1 = content["marks"][2][0]
    x3y2 = content["marks"][2][1]
    #slots为2*4的二维数组,提取数据如下
    s_x1y1 = content["slots"][0][0]
    s_x1y2 = content["slots"][0][1]
    s_x1y3 = content["slots"][0][2]
    s_x1y4 = content["slots"][0][3]
    s_x2y1 = content["slots"][1][0]
    s_x2y2 = content["slots"][1][1]
    s_x2y3 = content["slots"][1][2]
    s_x2y4 = content["slots"][1][3]
    #数据写入txt文档
    fp = open(filename_txt, mode="r+", encoding="utf-8")
    file_str = str(filename) + '\n' + str(round(x1y1, 6)) + ' ' + str(round(x1y2, 6)) + ' ' +\
    str(round(x2y1, 6)) + ' ' + str(round(x2y2, 6)) + str(round(x3y1, 6)) + ' ' +  \
    str(round(x3y2, 6)) + '\n' + str(round(s_x1y1, 6)) +' ' + str(round(s_x1y2, 6)) + ' ' + \
    str(round(s_x1y3, 6)) + ' ' + str(round(s_x1y4, 6)) +' ' + str(round(s_x2y1, 6)) + \
    str(round(s_x2y2, 6)) + ' ' + str(round(s_x2y3, 6)) +' ' + str(round(s_x2y4, 6))   
    line_data = fp.readlines()
    if len(line_data) != 0:
        fp.write('\n' + file_str)
    else:
        fp.write(file_str)
    fp.close()
def main():
    files= os.listdir(json_dir) #得到文件夹下的所有文件名称
    s = []
    for file in files: #遍历文件夹
        filename = file.split('.')[0]
        # print(tmp)
        get_json(json_dir+file, filename)
if __name__ == '__main__':
    main()
3 效果图
 
				JsonToTxt
本脚本JsonTT-V4用于处理指定格式的json文件，通过读取用户输入的文件路径或者是文件夹路径，将指定的json文件或文件下的所有json文件，转化为根据host划分的txt文件。
本版本处理的json文件格式实例：
{"host":"205.234.131.206",
"domain":null,
"time":"2015-07-03T16:00:10-04:00",
"log":[{"type":"connect","data":null,"error":null},
{"type":"read","data":{"response":"220 Welcome to Pure-FTPd [privsep] [TLS] "},"error":null}]}
（若需要修改json格式，只需修改createTxt函数中相应读取字段值）
本脚本根据用户输入的文件路径或文
在参加许多目标检测比赛时，为了能够获得合理的评价结果，官方往往是将已经打好标签的数据集事先划分好训练集与测试集，将训练集和测试集的标签分别存放在json文件。以百度飞桨平台第17届全国大学生智能汽车竞赛百度创意组数据集为例，我们将学习如何将json格式的数据集标签转化为有效的txt文件。
分析json格式标签
了解json文件格式，详细请参考这篇博客：Json
$ npm install read-json
readJSON ( './package.json' , function ( error , manifest ) {
    manifest . name
    // => 'read-json'
				如今，深度学习非常热门，制作数据集是深度学习很重要的一环。制作数据集就离不开打标签，我们打出来的标签可能是 txt 格式 或者 xml 格式 或者json格式，但是yolo运行的标签格式是txt格式
所以我们要将json格式转换为txt格式 这个转换代码生成的txt文件是归一化后的，非常便捷
以下代码就可以轻松将json格式转换为txt格式。
首先看一下json内容
注意 这个json文件中的 shape_type:rectangle 代表这个打标签方式是矩形框
代码中有注释 修改两个文件路.
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".json"):
        with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r') as f:
            json_data = json.load(f)
            json_list.append(json_data)
# 处理json数据，例如循环打印出json文件中的所有键值对
for data in json_list:
    for key, value in data.items():
        print(key, value)
希望能够帮到你。如果你还有其他问题，欢迎随时向我提问。