Python OpenCV 实现从 JSON 标注提取坐标并绘制边界框

码头散步

发布时间：2026-10-16 | 2人浏览过

原创

本文介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库，从 LabelMe 等工具生成的 JSON 标注文件中提取矩形坐标，并将其绘制回原始图像。通过遍历文件夹获取文件列表，解析 JSON 中的 shapes 节点获取左上角和右下角坐标，利用 cv2.rectangle 函数在图像上画出对应边框，最终保存处理后的图像。

前言

问题需求：

现有两个文件夹，分别用于存放原始图像 image 和对应的标签文件。目标是将标签文件中的标注信息提取出来，并在对应的原始图像上绘制出标注框。

相应的思路

第一步是确定各个文件的路径；
第二步是解析 JSON 文件，提取其中的标注数据，并读取对应的图像以绘制边框。由于图像文件和标签文件的前缀名称一致，可以生成一个前缀列表，通过拼接“图像路径+前缀+.jpeg”来读取图像，同理使用“写入图像路径+前缀+.jpeg”和“标签路径+前缀+.json”来保存图像和读取标签。

读取前缀列表

利用os.walk()迭代遍历文件夹及相应的文件列表；
或者通过os.listdir直接获取文件夹下的文件列表；

# 通过os.walk()读取文件夹以及相应的文件列表
def get_file_list(path):
    file_list=[]
    for dir_list,folder,file in os.walk(path):
        file_list=file
    return file_list

#通过os.listdir()读取文件夹下的文件列表
def get_file_list2(path):
    file_list=os.listdir(path)
    return file_list
file_list=get_file_list2(r"E:\temp\AI\label")
print(file_list)

找出 json 结构中对应框坐标位置，画出对应的框

查看 json 文件结构，对应找到坐标所在的位置：

观察 json 文件可知，坐标信息位于 shapes 节点下的 points 列表中。其中列表的第 0 项代表左上角位置，第 1 项代表右下角位置（原文误写为右上，根据代码逻辑修正理解，但此处保留原文描述逻辑，实际代码使用 points[1] 作为右下角）。因此，在 OpenCV 的画框函数中，参数 pt1 和 pt2 即可确定cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=None )

{
  "version": "3.16.5",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "0",
      "line_color": null,
      "fill_color": null,
      "points": [
        [
          2720.0,
          1094.0
        ],
        [
          2768.0,
          1158.0
        ]
      ],
      "shape_type": "rectangle",
      "flags": {}
    }
  ],
...
}

那么代码就如下所示：

import json
import cv2
path_label=r"E:\temp\AI\label"
path_img=r"E:\temp\AI\image"
path_result=r"E:\temp\AI\result"
# 通过遍历将图像纷纷画框
for file in file_list:
    txt=open(os.path.join(path_label,file))
    load_json=json.load(txt)
    for shape in load_json["shapes"]:
        left_top=(int(shape["points"][0][0]),int(shape["points"][0][1]))
        right_bottom=(int(shape["points"][1][0]),int(shape["points"][1][1]))
        #对象进行画框
        img_name=file.split(".")[0]+".jpeg"
        img=cv2.imread(os.path.join(os.path.join(path_img,img_name)))
        cv2.rectangle(img, left_top,right_bottom, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imwrite(os.path.join(path_result,img_name), img)