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[...
annotations字段是包含多个annotation实例的一个数组,annotation类型本身又包含了一系列的字段,如这个目标的category id和segmentation mask。segmentation格式取决于这个实例是一个单个的对象(即iscrowd=0,将使用polygons格式)还是一组对象(即iscrowd=1,将使用RLE格式)。如下所示: annotation{ "id": int, "image_id": ...
annotations字段是包含多个annotation实例的一个数组,annotation类型本身又包含了一系列的字段,如这个目标的category id和segmentation mask。segmentation格式取决于这个实例是一个单个的对象(即iscrowd=0,将使用polygons格式)还是一组对象(即iscrowd=1,将使用RLE格式)。如下所示: annotation{ "id": int, "image_id": ...
每个人都会获得一个实例 ID、指示该人身体的像素之间的映射以及模板 3D 模型。 为了使用 COCO 数据集中的密集姿势信息,研究人员可以在该数据集上训练深度学习模型,例如 DensePose-RCNN。 密集姿态估计包括图像中人体每个部分的 3D 位置和方向。 Stuff image segmentation图像分割 语义类可以分为事物(具有明确定义形状的...
__getitem__方法将索引作为输入,并输出包含单张图像及其目标标签的(image, target) 对。在coco检测中,这个目标是一个类似于以下形式的 dict : target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} image_id 是在coco注释中相同的图像id. target 是键值对的字典,例如 bbox 和 mask. (英文版单词拼写错...
image_id,标注所属图像的唯一标识符。 category_id,标注所属目标类别的唯一标识符。 segmentation,目标的分割掩码,用多边形表示。 area,目标的面积。 bbox,目标的边界框,包括左上角坐标和宽高。 iscrowd,标注是否是一个团队(crowd)标注。 4. categories部分: categories部分是一个包含了所有目标类别信息的列表。每个...
-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。 -iscrowd 0 or 1, iscrowd=1 用于标记一大...
img_name = coco.loadImgs(img_id)[0]['file_name'] # 读取图像 转为RGB格式 img = Image.open(os.path.join(img_path,img_name)).convert("RGB") draw = ImageDraw.Draw(img) # 画出标注框 fortargetintargets: x,y,w,h = target["bbox"] ...
id': int(img_id), 'path': img_fname, 'width': int(w), 'height': int(h) }) # 遍历所有元数据 for m in meta: persons_data.append({ 'image_id': m['image_id'], 'is_crowd': m['iscrowd'], 'bbox': m['bbox'], 'area': m['area'], ...
image_set = set() # 注意具体应用中,类别索引是从0开始,还是从1开始。 # 若从1开始(包含背景的情况)下一句代码需改成category_item_id = 0 category_item_id =-1 image_id =20180000000 annotation_id =0 defaddCatItem(name): global category_item_id ...