根据自己txt数据集制作 coco 类似的json文件

最新推荐文章于 2024-11-04 16:23:48 发布

duanyajun987

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duanyajun987/article/details/90511842

自己的数据标签为txt文件，格式如下：

Scene/Video/video0067/image_2860.png 7 1 368 342 100 91 1 468 355 64 72 1 700 216 43 46 1 712 149 35 38 1 771 115 28 32 1 790 140 21 20 1 643 65 11 13

图片路径该图中框数(根据框数，后面的数5个一组，依次为：标志位左上角x点左上角y点框宽框高)

txt to coco annotations json代码如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import json
import sys
 
# process bar
def process_bar(count, total, status=''):
    bar_len = 60
    filled_len = int(round(bar_len * count / float(total)))
 
    percents = round(100.0 * count / float(total), 1)
    bar = '=' * filled_len + '-' * (bar_len - filled_len)
 
    sys.stdout.write('[%s] %s%s ...%s\r' % (bar, percents, '%', status))
    sys.stdout.flush()
 
root_path = "data_with_box_example/"
images, categories, annotations = [], [], []
 
category_dict = {"people": 1}
 
for cat_n in category_dict:
    categories.append({"supercategory": "", "id": category_dict[cat_n], "name": cat_n})
 
with open("l