import os import json import random import argparse import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from matplotlib import patches """ 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 收起 原始数据集(CoCo格式): 转换后效果: 完整代码: 最近在学习目标检测,在我们用yolov5或者新出的v6v7来训练自己的数据集时,不可能所有的数据集都自己标注,难免会用到别人的数据集,而yolo有着自己的一套数据集格式,因此如果自己想要的数据集只有coco格式或者voc格式的话就得自己进行转换了。本文记录一...
COCO数据集标签转YOLO格式 """ 1.读取coco数据集的json文件 2.分析json文件,获取图片信息 3.分析json文件,获取标注信息 4.将图片和标注信息合并到一起,保存到txt文件中 5.统计分类信息,写入txt文件中 """ import json import os from pycocotools.coco import COCO import cv2 import random # 使用环境...
若是要读取image中的file_name数据: print( data['images'][0]['file_name']) 1. 显示结果,表示images键值中的第一组数据: 000000391895.jpg annotations部分对应的键值格式大致如下: {‘segmentation’: [[167.01, 139.45, 167.09, 143.41, 167.33, 144.44, 169.39, 148.79, 171.92, 150.77, 182.21, 150.77,...
使用Python脚本读取COCO数据集中的标注信息。您可以使用COCO API或第三方库(如OpenCV)来读取COCO格式的标注文件。 4.将COCO标注转换为YOLO格式: 将COCO标注转换为YOLO格式。这可能涉及对标注进行一些转换和调整,以使其与YOLO格式兼容。例如,YOLO要求标注以不同的格式存储边界框和类别信息。 5.将转换后的标注写入YOLO...
【摘要】 最近做一个yolov5的落地应用项目,用的anylabeling打标,需要将coco2017的数据集转为yolo格式,故写下记录过程! 最快的方法:目录快速跳转——最快的方法 1.转换脚本的链接:点我 使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地 ...
YOLO 格式的数据集通常包括两部分:一部分是图像,另一部分是标注,标注包括边界框和类别概率信息。 3.COCO 数据集转化为 YOLO 格式的步骤 将COCO 数据集转化为 YOLO 格式需要进行以下几个步骤: (1)准备图像:将 COCO 数据集中的图像导入到 YOLO 数据集中,通常需要对图像进行缩放、归一化等操作,以满足 YOLO 算法的...
coco实例分割数据集转yolo coco数据集可视化 出于项目需要,需要对COCO数据集做可视化,但网上没有比较好用的可视化方法,于是自己写了一个。分为三部分:1.标注框bbox的单独可视化,2.分割标注segmentation的单独可视化,3.bbox和segmentation的联合可视化。 我的数据集格式是标准的COCO数据集格式,可以百度即可。
生成的COCO格式的JSON文件存放在annocations目录下 生成的YOLO格式的TXT文件存放在labels文件夹下 代码 importsysimportosimportglobimportjsonimportshutilimportnumpyasnpimportxml.etree.ElementTreeasETimportrandom START_BOUNDING_BOX_ID =1TRAIN_RATIO =0.8# 将数据集分为训练集和测试集,TRAIN_RATIO为训练集所占比例...
一、COCO格式转YOLO格式 实现COCO格式转YOLO格式，分为两部分：det（检测）和seg（分割）。二、COCO格式可视化 展示COCO格式的数据集中的目标框与分割mask，便于理解数据结构。三、json与yolo格式数据可视化 对比json和yolo格式数据的可视化，了解其差异与转换。四、json文件中坐标剪切图像 利用json文件中的...