Labelmeツール解析jsonファイル

自分の処理データの需要とlabelmeの直接使用処理にはまだ差があるため、ここで新しいツールを開発し、パートナーに感謝し、labelmeツールがjsonオープンソースを解析するため、データ組織フォーマットを標準jsonと同じ方法を採用した.
解析コードは次のとおりです.
変更ファイル:D:UsersPangzhennanAnaconda 3envslabelmeLibsite-packageslabelmeclijson_to_dataset.py
ここでは、一括操作ファイルのコードとパスします.

# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import json
import os
import os.path as osp
import warnings

import PIL.Image
import yaml

from labelme import utils
import base64


def main():
    warnings.warn("This script is aimed to demonstrate how to convert the
"
                  "JSON file to a single image dataset, and not to handle
"
                  "multiple JSON files to generate a real-use dataset.")
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('json_file')
    parser.add_argument('-o', '--out', default=None)
    args = parser.parse_args()

    json_file = args.json_file
    #           
    '''
    if args.out is None:
        out_dir = osp.basename(json_file).replace('.', '_')
        out_dir = osp.join(osp.dirname(json_file), out_dir)
    else:
        out_dir = args.out
    if not osp.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)
    '''
    list = os.listdir(json_file)
    for i in range(0, len(list)):
        path = os.path.join(json_file, list[i])
        '''
        print('path===================')
        print(path)
        kkk = open(path)
        print(kkk)
        print(type(kkk))
        '''
        if os.path.isfile(path):
            

            #with open(path,'r') as load_f:  #pang_add method1;
                #data = json.load(load_f)

            #data = json.load(open(path))  #pang_add method2;
            data = json.load(open(path, 'r'))  #pang_add method2;
            '''
            print('data===================')
            print(data)
            print(type(data))
            '''
            img = utils.img_b64_to_array(data['imageData'])
            lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes'])

            captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
            
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
            out_dir = osp.basename(list[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(list[i]), out_dir)
            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)

            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img.png'))
            PIL.Image.fromarray(lbl).save(osp.join(out_dir, 'label.png'))
            PIL.Image.fromarray(lbl_viz).save(osp.join(out_dir, 'label_viz.png'))

            with open(osp.join(out_dir, 'label_names.txt'), 'w') as f:
                for lbl_name in lbl_names:
                    f.write(lbl_name + '
')

            warnings.warn('info.yaml is being replaced by label_names.txt')
            info = dict(label_names=lbl_names)
            with open(osp.join(out_dir, 'info.yaml'), 'w') as f:
                yaml.safe_dump(info, f, default_flow_style=False)

            print('Saved to: %s' % out_dir)


if __name__ == '__main__':
    main()

問題:

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

この問題を解決するために、一度は自分のjsonの中の辞書と内容のフォーマットに問題があったと考えられていたが、調べたところ、自分のツールが保存しているjsonフォーマットはutf-8フォーマットで符号化されており、通常はansiまたはcp 936(gbk)フォーマットで符号化されているはずであることが分かった.
ソリューション:1.jsonに対するツールの符号化フォーマットを変更します.2.utf-8符号化フォーマットのjsonファイルをansiまたはcp 936符号化フォーマットのファイルに変換する.
utf-8フォーマットとcp 936フォーマットの関係について:
UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)は、Unicodeに対する可変長文字符号化であり、万国符号とも呼ばれる.
GBKのフルネームは「漢字内コード拡張仕様」(Chinese Internal Code Specification)で、cp 936はGBKに等しい.
ANSIは、コンピュータがより多くの言語をサポートするために、通常0 x 00~0 x 7 fの範囲の1バイトを用いて1つの英語文字を表す文字コードである.この範囲を超えて0 x 80~0 xFFFFを用いて符号化される、すなわち拡張されたASCII符号化である.