生成最终的 json 文件: 具体流程: 1. 安装pycococreator(先安装pycocotools, cython): #windowspip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools^&subdirectory=PythonAPI#Linuxpip install git+https://github.com/waleedka/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPIpip ...
#COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集#--json_path 输入的json文件路径#--save_path 保存的文件夹名字,默认为当前目录下的labels。importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparse parser = argparse.ArgumentParser()#这里根据自己的json文件位置,换成自己的就行parser.add_argument('--json_path', defau...
和yolo标注文件不同的是,coco标注文件的格式为.json文件,且所有图片的标注信息在一个.json文件里,该json文件由上面描述的字典组成,该字典有五个key,下面将描述每个key对应value的详细信息: info{"year":int,#年份"version":str,#数据集版本"description":str,#数据集描述"contributor":str,#数据集的提供者"url"...
从COCO数据集提取json标注信息转成xml文件的代码实现: importcv2importjsonfromtqdmimporttqdmimportxml.etree.ElementTreeasETdefpretty_xml(element,indent="\t",newline="\n",level=0):# elemnt为传进来的Elment类,参数indent用于缩进,newline用于换行ifelement:# 判断element是否有子元素if(element.textisNone)ore...
不多说直接上代码 from pycocotools.coco import COCO import numpy as np #import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import pylab import os import h5py from PIL import Image from PIL impor…
将检测到的对象转换为COCO数据集Json的过程可以分为以下几个步骤: 1. 理解COCO数据集格式:COCO(Common Objects in Context)是一个广泛使用的目标检测、分割和图...
Thehttps://github.com/ultralytics/COCO2YOLOrepo contains code to convert JSON datasets into YOLO (darknet) format. The code works on Linux, MacOS and Windows. Requirements Python 3.7 or later with the followingpip3 install -U -r requirements.txtpackages: ...
要将JSON数据集转换为COCO数据集格式,你可以按照以下步骤进行: 解析JSON数据集: 首先,你需要解析输入的JSON文件,从中提取出图像路径、标注框坐标、类别等关键信息。这通常涉及到遍历JSON对象,并提取所需的字段。 构建COCO数据集的数据结构: COCO数据集格式通常包含以下几个部分: images:包含图像信息的列表,每个图像...
COCO JSON 格式 和YOLO 相互转化的代码,包含YOLO2JSON 和JSON2YOLO,在很多数据集上测试有效。 - huazhu-m/JSON_YOLO_intertwined
由于之前使用Mask R-CNN数据集是coco格式的,现在用YOLO需要voc格式的数据集,重新制作样本太麻烦,所以直接用python代码转换。 1.首先要把一个整的json文件分为单个的,因为coco数据集是把全部标签整合到一个文件的 我的数据集较小,所以是一次一次提取的,如果数据集较大的话可以自己改成循环。 from __future__ ...