Конвертировать COCO в YOLO

глубокое обучение

Это 19-й день моего участия в ноябрьском испытании обновлений. Узнайте подробности события:Вызов последнего обновления 2021 г.

окрестности

  • window 10 64bit
  • coco yolo

предисловие

ПреамбулаНабор данных MS COCOпредставилCOCOнабор данных,COCOЭто запись аннотационной информации, соответствующей всем изображениям вjsonфайл, как показано ниже

coco to yolo

Поэтомуcocoформатировать набор данных вyoloформат, по сути, для разбора этогоjsonфайл, извлеките аннотационную информацию соответствующего изображения и напишитеtxtв файле

Практичный

Здесь мы по-прежнему используем знакомоеroboflowНабор данных маски на платформе, адрес загрузкиpublic.Rob или flow.com/object-specific…

Выбор формата загрузкиCOCO

coco to yolo

После распаковки введитеtrainпапка, вы можете видетьjsonДокументы и файлы изображений

coco to yolo

Создано в том же каталогеpythonсценарийcoco2yolo.py, введите следующий код, в код встроено небольшое количество комментариев

import os
import json
from tqdm import tqdm
import argparse


def convert(size, box):
    '''
    size: 图片的宽和高(w,h)
    box格式: x,y,w,h
    返回值：x_center/image_width y_center/image_height width/image_width height/image_height
    '''

    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = box[0] + box[2] / 2.0
    y = box[1] + box[3] / 2.0
    w = box[2]
    h = box[3]

    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)


if __name__ == '__main__':

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--json_file', default='test.json',
                        type=str, help="coco file path")
    parser.add_argument('--save_dir', default='labels', type=str,
                        help="where to save .txt labels")
    arg = parser.parse_args()

    data = json.load(open(arg.json_file, 'r'))

    # 如果存放txt文件夹不存在，则创建
    if not os.path.exists(arg.save_dir):
        os.makedirs(arg.save_dir)

    id_map = {}

    # 解析目标类别，也就是 categories 字段，并将类别写入文件 classes.txt 中
    with open(os.path.join(arg.save_dir, 'classes.txt'), 'w') as f:
        for i, category in enumerate(data['categories']):
            f.write(f"{category['name']}\n")
            id_map[category['id']] = i

    for img in tqdm(data['images']):

        # 解析 images 字段，分别取出图片文件名、图片的宽和高、图片id
        filename = img["file_name"]
        img_width = img["width"]
        img_height = img["height"]
        img_id = img["id"]
        head, tail = os.path.splitext(filename)

        # txt文件名，与对应图片名只有后缀名不一样
        txt_name = head + ".txt"
        f_txt = open(os.path.join(arg.save_dir, txt_name), 'w')

        for ann in data['annotations']:
            if ann['image_id'] == img_id:
                box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])

                # 写入txt，共5个字段
                f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (
                    id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))

        f_txt.close()

Выполните приведенный выше код

python coco2yolo.py --json_file _annotations.coco.json --save_dir labels

После завершения, все еще в том же каталоге уровня, вы можете увидетьlabelsпапка и внутриtxtАннотированный файл

coco to yolo

Связанное чтение

Категории