用3dslicer勾画的nrrd标签文件如何转换为json文件

• 训练maskRCNN分割肿瘤，要用labelme勾画得到json格式mask文件，但为了勾画方便，我想用3dslicer勾画，然后将nrrd格式的mask转换为json格式。

• 试过了将nrrd（只用了一层CT）直接格式转换为json（代码如下），但是发现转格式的json文件用labelme程序打不开，报错提示json文件无效。

有没有人能够解决这个，粗暴转格式貌似不行。（小白菜🥬的疑问）

import numpy as np
import json
import nrrd
 
# 加载NRRD文件
data, header = nrrd.read('input.nrrd')
 
# 创建用于存储标签的字典
labels_dict = {}
 
# 遍历所有唯一的标签值
unique_labels = np.unique(data)
for label in unique_labels:
    # 获取标签的坐标
    coordinates = np.argwhere(data == label).tolist()
 
    # 将坐标添加到标签字典中
    labels_dict[str(label)] = coordinates
 
# 将标签字典转换为JSON并保存到文件
with open('output.json', 'w') as f:
    json.dump(labels_dict, f)

如果你知道你要封装的JSON格式，可以采取这种操作

d = {
    "name": "Jack",
    "children": [{
        'name': key,
        "size": value
        } for key, value in sample.items()]
    }
j = json.dumps(d, indent=4)
with open('sample.json', 'w') as f:
    print >> f, j

能不能看一下labelme能识别的json格式

import nrrd
import json

# 读取NRRD文件
nrrd_data, nrrd_header = nrrd.read('path/to/your/nrrd/file.nrrd')

# 创建一个空的JSON数据结构
json_data = {}

# 解析NRRD标签数据并转换为JSON格式
for label_value, label_name in nrrd_header['labels'].items():
    json_data[label_name] = label_value

# 将JSON数据写入文件
with open('output.json', 'w') as json_file:
    json.dump(json_data, json_file, indent=4)

print("Conversion completed.")

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
一种方法是使用Python的nrrd和json模块，读取nrrd文件中的数据和元数据，然后将其转换为json格式，并写入json文件。
另一种方法是使用3D Slicer软件，它可以支持多种数据格式的加载和保存，包括nrrd和json。您可以在3D Slicer中打开nrrd文件，然后在Data模块中右键点击该文件，选择Export to file…，并在弹出的对话框中选择json格式。
还有一种方法是使用在线的文件转换服务，例如AnyConv3，它可以支持从和到json格式的多种文件类型的转换。您只需要上传您的nrrd文件，选择目标格式为json，然后点击Convert按钮，就可以下载转换后的json文件。

import numpy as np
import json
import nrrd
# 加载NRRD文件
data, header = nrrd.read('input.nrrd')
# 创建LabelMe所需的JSON结构
labelme_json = {
    "version": "4.5.6",
    "flags": {},
    "shapes": [],
    "imagePath": "input.nrrd",  # 这里根据你的实际情况填写图像路径
    "imageData": None,
    "imageHeight": header['sizes'][0],  # 图像高度
    "imageWidth": header['sizes'][1]  # 图像宽度
}
# 遍历所有唯一的标签值
unique_labels = np.unique(data)
for label in unique_labels:
    # 获取标签的坐标
    coordinates = np.argwhere(data == label).tolist()
    # 创建LabelMe中的形状对象
    shape = {
        "label": str(label),
        "points": coordinates,
        "group_id": None,
        "shape_type": "polygon",
        "flags": {}
    }
    # 将形状对象添加到LabelMe JSON中
    labelme_json["shapes"].append(shape)
# 将LabelMe JSON保存到文件
with open('output.json', 'w') as f:
    json.dump(labelme_json, f, indent=4)

What is the LabelMe JSON Annotation Format? The native format of LabelMe, an open source graphical image annotation tool written in Python and available for Windows, Mac, and Linux. https://roboflow.com/formats/labelme-json

ChatGPT: 您的代码基本上是正确的，但是由于 3D Slicer 和 labelme 使用的标注格式可能有一些差异，导致直接转换可能无法成功。为了将 3D Slicer 中的 NRRD 格式标签转换为 labelme 可以识别的 JSON 格式，您需要根据两者之间的差异进行适当的处理。

以下是一个可能的解决方案，该方案将 NRRD 文件中的标签数据转换为 labelme 可识别的格式，但需要您在合适的地方进行适当的修改和调整：

import numpy as np
import json
import nrrd

def nrrd_to_labelme(nrrd_file, output_json):
    # Load NRRD file
    data, header = nrrd.read(nrrd_file)

    # Create labelme format
    labelme_data = {
        "version": "4.5.6",
        "flags": {},
        "shapes": [],
        "imagePath": nrrd_file,  # You may need to provide the image path
        "imageData": None,       # You may need to provide the image data
        "imageHeight": header["sizes"][0],
        "imageWidth": header["sizes"][1]
    }

    # Process unique labels
    unique_labels = np.unique(data)
    for label in unique_labels:
        coordinates = np.argwhere(data == label)
        shape = {
            "label": str(label),
            "points": coordinates.tolist(),
            "group_id": None,
            "shape_type": "polygon",
            "flags": {}
        }
        labelme_data["shapes"].append(shape)

    # Save labelme format as JSON
    with open(output_json, 'w') as f:
        json.dump(labelme_data, f)

nrrd_to_labelme('input.nrrd', 'output.json')

请注意，上述代码需要您提供正确的图片路径和图片数据，以及根据 labelme 的标注格式进行适当的调整。此外，如果 labelme 对标签的描述有更多字段要求，您可能需要进一步扩展 JSON 数据的内容。最终的 JSON 格式应与 labelme 的标注格式保持一致才能被 labelme 正确识别。

【以下回答由 GPT 生成】

对于将nrrd标签文件转换为json文件以进行深度学习训练的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 安装相关依赖：确保已经正确安装了3D Slicer、numpy、json、nrrd这些库。可以使用pip命令安装它们。

2. 导入必要的库：在Python脚本中导入所需的库。

python import numpy as np import json import nrrd

1. 加载NRRD文件：使用nrrd库加载nrrd文件。

python data, header = nrrd.read('input.nrrd')

1. 创建用于存储标签的字典：创建一个空的字典用于存储标签数据。

python labels_dict = {}

1. 遍历标签数据：遍历所有唯一的标签值，并获取每个标签的坐标。

python unique_labels = np.unique(data) for label in unique_labels: coordinates = np.argwhere(data == label).tolist() labels_dict[str(label)] = coordinates

1. 将字典转换为JSON并保存到文件：将标签字典转换为JSON格式，并保存到文件中。

python with open('output.json', 'w') as f: json.dump(labels_dict, f)

请注意，这种方法转换的JSON文件可能会很大，因为它包含了所有标签的坐标信息。如果你的标签数据较大，这可能导致文件过大。在使用JSON文件进行训练之前，你可能需要对其进行压缩或优化。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

python识别文件并转成json 将python数据转化为json 转载
可以参考下

python转化为json格式_python转json_嗷呜大嘴狼的博客-CSDN博客 在Python中将数据转化为JSON格式和将JSON格式数据转化为Python字典都非常简单，只需要使用json模块中的dumps和loads函数即可。在Python中将数据转化为JSON格式是一个非常常见的需求，Python中自带的json模块可以非常方便地实现这个需求。这样，我们就将Python字典数据转化为了JSON格式的字符串数据，该字符串数据可以方便地在前端与后端之间传输和处理。这样，我们就将JSON格式数据转化为了Python字典数据，可以方便地在Python中进行处理和使用。_python转json https://blog.csdn.net/qq_42151074/article/details/130691588

引用gpt作答：
要将使用3D Slicer勾画的NRRD标签文件转换为JSON文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的NRRD文件中包含正确的标签信息，例如肿瘤区域。
2. 使用Python编程语言和相关库进行转换。你可以使用以下代码作为参考：

import numpy as np
import json
import nrrd

# 加载NRRD文件
data, header = nrrd.read('input.nrrd')

# 创建用于存储标签的字典
labels_dict = {}

# 遍历所有唯一的标签值
unique_labels = np.unique(data)
for label in unique_labels:
    # 获取标签的坐标
    coordinates = np.argwhere(data == label).tolist()

    # 将坐标添加到标签字典中
    labels_dict[str(label)] = coordinates

# 将标签字典转换为JSON并保存到文件
with open('output.json', 'w') as f:
    json.dump(labels_dict, f)

将上述代码中的input.nrrd替换为你的NRRD文件路径，并将生成的JSON文件保存为output.json。

这段代码会读取NRRD文件中的标签信息，并将其转换为相应的JSON格式。请确保你的NRRD文件中存在标签，并且标签信息可以正确提取。