h,w=image['height'],image['width']gt_name=image['file_name'].replace('.jpg','.png')gt=np.zeros((h,w),dtype=np.uint8)anns=coco.loadAnns(annIds)# 获取所有注释信息has_crowd_flag=0save_flag=0forann_idx,anninenumerate(anns):cat=coco.loadCats([ann['category_id']])[0]cat=cat[...
因为坐标是成对出现的);area指向该segmentation的面积,iscrowd目前来看都指向0,表示没有重叠吧,有重叠指向1(我的理解是这样,可能有偏差,不过影响不大);image_id就是前面images中存储的id !
因为坐标是成对出现的);area指向该segmentation的面积,iscrowd目前来看都指向0,表示没有重叠吧,有重叠指向1(我的理解是这样,可能有偏差,不过影响不大);image_id就是前面images中存储的id !
【注意这里我用的是验证集的标注信息,所以图像文件路径是验证集的,如果你使用的是训练集的标注信息,则需换成训练集图像路径】image_id可以在标注信息中找到,或者是图像名称的非0数字,比如下图文件名是000000481386,则其image_id则是481386。 制定好这些路径和image_id后,对刚刚的标注文件进行读取: # 读取 COCO ...
的坐标,从第一个的x,y坐标一直到最后一个点的x,y坐标;"area"是标注的闭合多边形的面积; "iscrowd"表示对象之间是否有重叠;"image_id"是图片的id;“bbox”是instance的边界框的左上角的x,y,边界框的宽和高;"category_id"是这个instance对应的类别id;"id"表示此instance标注信息在所有instance标注信息中的id...
PIL.Image 和 COCO API 用于根据给定索引获取图像数据和原始目标标签. def _load_image(self, idx): """ Return PIL Image (RGB) according to COCO image id""" path = self.coco.loadImgs(idx)[0]['file_name'] return Image.open(os.path.join(self.root, path)).convert('RGB') def _load_...
2.循环 annotations字段 生成一个key为image_id,value为image_id的标注信息的dict -> imgToAnns,同时生成一个key为标注id,value为标注信息的dict -> anns 2- imgToAnns = {image_id:[ann_1,...],...} anns = {id_1:{ann_1},id_2:{ann_2},...} ...
int, 实例 id, 每个注释都有唯一的id. -image_id int, 用于标识当前目标属于哪一张图像. -category_id int, 用于识别类别. -bbox [x, y, width, height], 边界框坐标. 格式为 [box top-left corner x, box top-left corner y, box width, box height]. 请注意,[0,0]坐标是图像的左上角。 -...
1.3 Image Images是包含多个image实例的数组,对于一个image类型的实例: image{ "id": int,# 图片的ID编号(每张图片ID是唯一的) "width": int,#宽 "height": int,#高 "file_name": str,# 图片名 "license": int, "flickr_url": str,# flickr网路地址 "coco_url": str, "date_captured": datetime...
image = Image.open('image.jpg') width, height = image.size # 创建标注信息 bbox = [100, 100, 200, 200] # 边界框坐标,格式为[xmin, ymin, width, height] class_id = 1 # 类别ID,可以根据需要自行定义 score = 0.9 # 置信度 # 将边界框坐标转换为像素值 bbox = [int(x / width * wi...