运行voc2coco.py,该程序源码为: import shutil import cv2 from tqdm import tqdm import sys, os, json, glob import xml.etree.ElementTree as ET category_list = ['apple', 'banana', 'grape'] def convert_to_cocodetection(dir, datasets_name, output_dir): """ input: dir:the path to DIOR ...
这个非常重要,因为处理coco数据集时,用pycocotools包非常方便。自行搜索一下怎么安装吧,windows安装比较麻烦。网上有很多方法,但是都有时效性,不定时就失效了。如果有好的安装pycocotools的文章,可以把链接评论在评论区。xml转vocxml2voc.py# 命令行执行: python xml2voc2007.py --input_dir data --output_dir ...
coco['annotations'].append(annotation_item)defparseXmlFiles(xml_path):forfinos.listdir(xml_path):ifnotf.endswith('.xml'):continuebndbox =dict() size =dict() current_image_id =Nonecurrent_category_id =Nonefile_name =Nonesize['width'] =Nonesize['height'] =Nonesize['depth'] =Nonexml_fi...
5. 保存转换后的COCO数据集 运行上述脚本后,你将得到一个包含COCO格式标注信息的JSON文件。这个文件可以与你的图像文件一起使用,作为COCO格式的数据集。 请确保将xml_directory和output_json_file替换为你实际的XML文件目录和输出JSON文件路径。此外,你可能还需要根据你的具体需求对脚本进行一些调整,例如处理更复杂的类...
txt文本转化的xml文件,读取的时候就有问题。 这里,读取xml相关信息的代码如下: fp = open(xml_path) for p in fp: if '<filename>' in p: self.filen_ame = p.split('>')[1].split('<')[0] self.filen_ame = self.filen_ame[:-4]+'.jpg' ...
xml Converting XML to COCO standard format can be a challenging task, but it is essential for ensuring compatibility and interoperability between different computer vision systems. The COCO (Common Objects in Context) dataset format has become a widely adopted standard due to its simplicity and ...
精华 一个将xml转化为coco格式标注的小程序 ·5 年前 分享一个由竞赛提供的标注生成coco格式标注的小程序(简单暴力,没做过多优化),有需要的小伙伴可以自行取用。 import os import cv2 import json import xml.dom.minidom import xml.etree.ElementTree as ET...
1.4 COCO coco格式为标准coco数据集里的object instances格式,coco的坐标信息为(xmin,ymin,w,h),(xmin,ymin)表示标注框的左上角坐标,这四个值都是绝对值,coco格式的基本信息描述如下: {"info": info,#描述数据集的相关信息,内部由字典组成"licenses": [license],#列表形式,内部由字典组成"images": [image...
为了解决yolo txt格式转成coco json困难,专门开发一个小工具转换非常方便,首先我们打开软件 1、导入自己的图片目录和自己的txt标签目录,注意类别文件可以为空不用管,如果你确认有几个类别可以导入自己的类别支持txt,names后缀格式。格式要求统一是.jpg或者
不同于VOC,一张图片对应一个xml文件,coco是直接将所有图片以及对应的box信息写在了一个json文件里。通常整个coco目录长这样: coco |___annotations # 存放标注信息 | |__train.json | |__val.json | |__test.json |___trainset # 存放训练集图像 |___valset # 存放验证集图像 |___testset # 存放...