YOLO格式标注数据转COCO标注数据

最新推荐文章于 2025-03-28 23:00:28 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： YOLO COCO 标注
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A_A666/article/details/113375070
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本文介绍了一个Python脚本，用于将person类别的人脸标注转换为支持多类别信息的JSON格式，包括图片信息、注释区域和类别映射。核心内容涉及读取文本标注文件，处理图像尺寸，并将每个标签信息组织成标准的JSON结构。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里仅仅考虑person类别，如果考虑其他类别，则需要增加类别信息，稍作调整即可。

import json
import os
import imagesize
import copy


def txt_to_json(img_dir,annotation_dir,json_path,img_format='.jpg',annotation_format='.txt'):
    # json 文件主要两项内容
    json_dict = dict()
    annotations = list()
    images = list()
    categories = list()
    # 一个标签和一张图
    one_annotation = dict()
    one_image = dict()
    annotation_bbox_id = 0
    for file in os.listdir(annotation_dir):
        if file.endswith(annotation_format):
            # 读取图片信息：长宽，整合到one_image当中
            one_image[
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1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、...
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YOLO格式：简洁、直接、适用于实时检测，易于处理，但不支持复杂标注。COCO格式：复杂、灵活，适用于大规模数据集和多任务学习，支持分割、关键点检测等任务。如果任务比较简单且专注于目标检测，YOLO格式会更方便；如果需要处理复杂的标注（比如分割）或者涉及大规模数据集，COCO格式会更合适。
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每个txt标记文件中包含0到多行，每一行代表图片中的一个已标注物体的信息，具体格式为 class_id x y w h，分别代表物体类别（从0开始计数），标记框中心点的横纵坐标(x, y)，标记框宽高的大小(w, h)，且都是归一化后的值，图片左上角为坐标原点。yolo格式的标签储存在txt标记文件中，标记文件文件名（不包含后缀）与图像的文件名一致，有着一一对应的关系，当图片中不存在物体时，可以不存在对应的txt文件。参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/618324969。
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