labelmeで作っ​たjsonファイルを​matlabを用いて​、jsonからpng​画像を出したい

機械学習のために、とある画像のマスク画像を作成したいと思い、labelmeというアプリを用いてアノテーションを付けました。

保存がjsonファイルとして保存され、どのように画像として出すのかがわからず、MATLABでもjsonファイルを読み込めると拝見したので、質問させていただきました。

jsonファイルが添付できなかったので、このような形で質問させていただきます。

よろしくお願いいたします

[Atsushi Ueno]

jsonファイルを読み込むだけなら仰る通り既存関数だけで出来ました。

これだけではなく、読み込んだデータからアノテーション情報を画像として表示させる方法も必要なんですよね。

repo = gitclone("https://github.com/wkentaro/labelme.git"); % labelmeリポジトリをクローン
jsonpaths = dir("./labelme/examples/**/*.json"); % examplesフォルダ以下のjsonファイルを検索
for k = jsonpaths' % jsonファイルを一つずつ処理
    json = jsondecode(fileread([k.folder filesep k.name])) % MATLABでjsonファイルを読み込む
end

[大誠]

Ueno様

読み込みも苦戦していたので、教えていただきとても助かりました。

ありがとうございます。

おっしゃる通りアノテーション画像を表示したいのですが、データ型がstructになっているので画像を出すことが現在できない状態です、、、

[Atsushi Ueno]

余談ですがこの”Labelme”はWikipediaに載る程有名なアノテーションツールの様で「MATLAB Toolbox for the LabelMe」も開発されたそうです。試していないので詳細は不明ですが、jsonファイル経由でデータを移動しなくてもMATLABからLabelmeを直接動かして、アノテーションデータを直に取得する事が出来るようです。情報まで。

Answer 1

[Kojiro Saito]

JSONファイルの読み込みは、fileread (文字列として読み込む)、readlines (string配列として読み込む)、そしてR2023bからはreadstruct (構造体として読み込む)などが使えます。

JSONファイルを読み込んだ後、中のアノテーションをshape_typeに応じてimages.roi.Polygonやimages.roi.Rectangle (どちらもImage Processing Toolboxの関数)などを使って描画し、createMask (Image Processing Toolbox)でマスク画像を生成できます。

websave('2011_000025.jpg', 'https://github.com/wkentaro/labelme/blob/main/examples/semantic_segmentation/data_annotated/2011_000025.jpg?raw=true');
websave('2011_000025.json','https://github.com/wkentaro/labelme/blob/main/examples/semantic_segmentation/data_annotated/2011_000025.json?raw=true');

% JSONファイルを文字列として読み込み
str = fileread("2011_000025.json");

% 構造体に変換
str = jsondecode(str);

img = imread("2011_000025.jpg");
imshow(img)
for n=1:length(str.shapes)    
    if str.shapes(n).shape_type == "polygon"
        h = images.roi.Polygon(gca,'Position', vertcat(str.shapes(n).points), 'Label', str.shapes(n).label);
     
    elseif str.shapes(n).shape_type == "rectangle"
        h = images.roi.Rectangle(gca,'Position', [str.shapes(n).points(1, :) str.shapes(n).points(2, :)-str.shapes(n).points(1, :)], 'Label', str.shapes(n).label);
    
    elseif str.shapes(n).shape_type == "circle"
        h = images.roi.Circle(gca,'Center', str.shapes(n).points(1, :), 'Radius', norm(str.shapes(n).points(2, :)-str.shapes(n).points(1, :)), 'Label', str.shapes(n).label);
    
    elseif str.shapes(n).shape_type == "line"
        h = images.roi.Line(gca,'Position', vertcat(str.shapes(n).points), 'Label', str.shapes(n).label);
    
    elseif str.shapes(n).shape_type == "point"
        h = images.roi.Point(gca,'Position', vertcat(str.shapes(n).points), 'Label', str.shapes(n).label);
    
    elseif str.shapes(n).shape_type == "linestrip"
        h = images.roi.Polyline(gca,'Position', vertcat(str.shapes(n).points), 'Label', str.shapes(n).label);   
    end

    % マスクの作成
    if n == 1
        mask = createMask(h);
    else
        % 重ね描き
        mask = mask + createMask(h);
    end    
end

% マスク画像を画像ファイルとして出力
imwrite(mask, 'out.jpg')
imshow(mask)

[大誠]

2023bを入れて、アノテーションを行ってみました。 欲しかったデータに落とし込むことができました。 教えていただきありがとうございます。