目标检测 利用COCO格式数据集的json文件，统计数据集中bounding box的尺寸分布、统计小尺寸目标的尺寸分布

        读取一个MSCOCO格式的json文件，统计数据集中的boundingbox尺寸分布，把height、width信息保存到两个list中去，然后绘制统计图，可视化尺寸分布。

        还可以自己加一些别的功能

import json
import matplotlib.pyplot as plt


def bbox_distribution(json_file, small_h, small_w):
    with open(json_file, 'r') as f:
        data = json.load(f)

    bbox_widths = []
    bbox_heights = []

    for annotation in data['annotations']:
        bbox = annotation['bbox']
        bbox_widths.append(bbox[2])
        bbox_heights.append(bbox[3])
        # 如果height或者width小于阈值，把annotation信息保存到一个txt文件
        if bbox[2] < small_w or bbox[3] < small_h:
            with open('small.txt', 'a') as f:
                f.write(str(annotation) + '\n')

    return bbox_widths, bbox_heights


def plot_distribution(widths, heights):
    plt.figure(figsize=(12, 6))

    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.hist(widths, bins=40, color='blue', edgecolor