标注使用了中文报错，在转yolo txt的时候就会出现问题

即使添加

# coding=utf-8
# -*- coding:utf-8 -*-

也不能解决问题

当出现报错时候不管是utf-8 还是utf-16 都会报错gbk ，还需检查下设置是否为utf-8，必要条件

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xbf in position 2: illegal multibyte sequence

就算

我的方案是把标签转为英文，网站上的代码如果直接抄还是会中文报错。

json批量替换来自：http://t.csdn.cn/eZ8t0

附上他的代码，在open添加了解码

# coding=utf-8
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import os

path = 'D:\\Code\\PycharmProjects\\YOLOV8\\ultralytics-main\\my_seg\\json'
dirs = os.listdir(path)  # 从路径获取文件列表

num_flag = 0
for file in dirs:  # 循环读取路径下的文件并筛选输出
    if os.path.splitext(file)[1] == ".json":  # 筛选csv文件
        num_flag = num_flag +1

        print("path ===== ",file)
        # print(os.path.join(path,file))
        with open(os.path.join(path,file),'r', encoding='utf-8')as load_f:

            load_dict = json.load(load_f)
        n=len(load_dict['shapes'])

        for i in range (0,n):
            if load_dict['shapes'][i]['label'] == '钢渣粗骨料':
                # 天然粗骨料 钢渣粗骨料  孔隙

                load_dict['shapes'][i]['label'] = 'Steel Slag aggregate'
                # natural aggregate  Steel Slag aggregate Voids

        #  if load_dict['shapes'][i]['label'] == 'interstice':
        #   load_dict['shapes'][i]['label'] = 'cleft'
            with open(os.path.join(path,file),'w') as dump_f:
                json.dump(load_dict, dump_f)

if(num_flag == 0):
    print('所选文件夹不存在json文件，请重新确认要选择的文件夹')
else:
    print('共{}个json文件'.format(num_flag))


成功替换后，再json转yolo txt 文件

代码来自：http://t.csdn.cn/FXfz8

# -*- coding:utf-8 -*-
# coding=utf-8
import json
import os
import glob
import os.path as osp


def labelme2yolov2Seg(jsonfilePath="", resultDirPath="", classList=["buds"]):
    """
    此函数用来将labelme软件标注好的数据集转换为yolov5_7.0sege中使用的数据集
    :param jsonfilePath: labelme标注好的*.json文件所在文件夹
    :param resultDirPath: 转换好后的*.txt保存文件夹
    :param classList: 数据集中的类别标签
    :return:
    """
    # 0.创建保存转换结果的文件夹
    if (not os.path.exists(resultDirPath)):
        os.mkdir(resultDirPath)

    # 1.获取目录下所有的labelme标注好的Json文件，存入列表中
    jsonfileList = glob.glob(osp.join(jsonfilePath, "*.json"))
    print(jsonfileList)  # 打印文件夹下的文件名称

    # 2.遍历json文件，进行转换
    for jsonfile in jsonfileList:
        # 3. 打开json文件
        with open(jsonfile, "r", encoding='utf-8') as f:
            file_in = json.load(f)

            # 4. 读取文件中记录的所有标注目标
            shapes = file_in["shapes"]

            # 5. 使用图像名称创建一个txt文件，用来保存数据
            with open(resultDirPath + "\\" + jsonfile.split("\\")[-1].replace(".json", ".txt"), "w") as file_handle:
                # 6. 遍历shapes中的每个目标的轮廓
                for shape in shapes:
                    # 7.根据json中目标的类别标签，从classList中寻找类别的ID，然后写入txt文件中
                    file_handle.writelines(str(classList.index(shape["label"])) + " ")

                    # 8. 遍历shape轮廓中的每个点，每个点要进行图像尺寸的缩放，即x/width, y/height
                    for point in shape["points"]:
                        x = point[0] / file_in["imageWidth"]  # mask轮廓中一点的X坐标
                        y = point[1] / file_in["imageHeight"]  # mask轮廓中一点的Y坐标
                        file_handle.writelines(str(x) + " " + str(y) + " ")  # 写入mask轮廓点

                    # 9.每个物体一行数据，一个物体遍历完成后需要换行
                    file_handle.writelines("\n")
            # 10.所有物体都遍历完，需要关闭文件
            file_handle.close()
        # 10.所有物体都遍历完，需要关闭文件
        f.close()


if __name__ == "__main__":
    jsonfilePath = r"D:\Code\PycharmProjects\YOLOV8\ultralytics-main\my_seg\json"  # 要转换的json文件所在目录
    resultDirPath = r"D:\Code\PycharmProjects\YOLOV8\ultralytics-main\my_seg\txt"  # 要生成的txt文件夹
    labelme2yolov2Seg(jsonfilePath=jsonfilePath, resultDirPath=resultDirPath, classList=["钢渣粗骨料","天然粗骨料","孔隙"])
    # 更改为自己的类别名