YOLO训练自己的分割数据集，使用labelme标注的分割数据集产生的.json文件转化为YOLOv8识别的.txt文件。coco数据集格式转化为yolo数据集格式，json转化为txt文件。

将labelme标注的分割数据集，转化为YOLOv8识别的.txt文件数据集分为两部分，第一部分先将labelme标注的分割数据集转化为coco格式的文件，第二步，在将coco格式的JSON文件转化为yolo格式的txt文件

第一部分：将labelme标注的分割数据集转化为coco格式的文件

第一步

首先建立一个文件夹mydataset，里面包含四个文件，文件夹里包含labelme2cocoAll.py，roadscene_val，roadscene_train，annotations这四个文件，其中roadscene_train里为作为训练集用的原始labelme标注的图片以及对应的JSON文件，roadscene_val里为作为验证集的图片和对应的JSON文件， annotations一开始为空。

labelme2cocoAll.py 文件的链接：
链接: https://pan.baidu.com/s/1NXLLR7tzDKtNfzEVB5ntxA?pwd=6666 提取码: 6666 

第二步

1. win+r ,输入CMD进入管理员模
2.  conda activate进入base环境
3.  conda info  --env,选择pytorch的环境
4.  然后cd Desktop\mydataset文件夹(因为直接建在桌面了）

第三步

annotations一开始为空，当执行

    python labelme2cocoAll.py roadscene_train --output roadscene_train.json

，之后出现出现save coco json  和roadscene_train.json后再执行下一句
    python labelme2cocoAll.py roadscene_val --output roadscene_val.json

之后出现save coco json  和roadscene_val.json
    会生成roadscene_train.json，roadscene_val.json这两个文件,，这两个文件就是转化为了coco格式，分别对应训练集和验证集，将这两个文件转移到annotations文件夹里

第二部分：COCO数据集转化为YOLO格式数据集

第一步:创建本地文件夹JSON2YOLO,克隆github上的文件

然后去github(需要梯子）克隆repo到本地   The https://github.com/ultralytics/COCO2YOLO repo contains code to convert JSON datasets into YOLO (darknet) format. The code works on Linux, MacOS and Windows

克隆repo到本地

git clone https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO

执行

cd JSON2YOLO （路径换成自己的）

pip install -r requirements.txt

第二步，复制文件，并修改  两处  代码

复制文件general_json2yolo.py然后改名为my_json2yolo.py

修改my_json2yolo.py其中的两处代码：

第一处

if source == 'COCO': convert_coco_json('../mydataset/annotations', # directory with *.json use_segments=True, cls91to80=False)，红色的地方换成自己annotations文件的路径

第二处

函数 def convert_coco_json(json_dir='../coco/annotations/', use_segments=False, cls91to80=False): 中修改一句，把‘-1’去掉。

#cls = coco80[ann['category_id'] - 1] if cls91to80 else ann['category_id'] - 1 # class

cls = coco80[ann['category_id'] - 1] if cls91to80 else ann['category_id'] # class

第三步，执行python my_json2yolo.py

执行 python my_json2yolo.py

接着会在 ..\JSON2YOLO\new_dir\labels  文件夹下产生roadscene_train和 roadscene_val子文件夹， roadscene_train和roadscene_val子文件夹下是各图片的YOLO格式的标注 文件。