【COCO API】COCO Python API

本文介绍了COCO数据集的标注格式,包括信息、图片、注释、许可证及类别等部分,并提供了官方代码链接用于进一步了解。

可以参考官方代码:https://github.com/dengdan/coco/blob/master/PythonAPI/pycocoDemo.ipynb 

coco的标注格式如下:


{"info": 
    {"description": "This is stable 1.0 version of the 2017 MS COCO dataset.", 
     "url": "http://mscoco.org",  "version": "1.0", "year": 2017, 
     "contributor": "Microsoft COCO group", 
     "date_created": "2017-11-11 02:11:36.777541"
    }, 
    "images": [
        {"license": 2,"file_name": "000000289343.jpg",
         "coco_url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000289343.jpg",
         "height": 640,"width": 529,"date_captured": "2013-11-15 00:35:14",
         "flickr_url": "http://farm5.staticflickr.com/4029/4669549715_7db3735de0_z.jpg","id": 289343}, 
        ...
        {"license": 1,"file_name": "000000329219.jpg",
         "coco_url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000329219.jpg",
         "height": 427,"width": 640,"date_captured": "2013-11-14 19:21:56",
         "flickr_url": "http://farm9.staticflickr.com/8104/8505307842_465524a6a6_z.jpg",
         "id": 329219},
        ...
    ],
    "annotations": [
        {"segmentation": [[510.66,423.01,511.72,420.03,510.45,416.0,510...,423.01]],
         "area": 702.1057499999998,
         "iscrowd": 0,
         "image_id": 289343,
         "bbox": [473.07,395.93,38.65,28.67], "category_id": 18, "id": 1768
        },
        ...
        {"segmentation": [[304.09,266.18,308.95,263.56,313.06,262.81,...,266.55]],
         "area": 4290.290900000001,
         "iscrowd": 0,
         "image_id": 329219,
         "bbox": [297.73,252.34,60.21,108.45],"category_id": 18,"id": 8032}
    ],

    "licenses": [
        {"url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/", 
         "id": 1, "name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"}, 
        ...
        {"url": "http://www.usa.gov/copyright.shtml", 
         "id": 8, "name": "United States Government Work"}
    ],
    "categories": [
        {"supercategory": "person", "id": 1, "name": "person"}, 
        ...
        {"supercategory": "indoor", "id": 90, "name": "toothbrush"}
    ]
}

 

<think>嗯,用户想在Windows上用Python调用COCO API,这需要我根据提供的引用内容来解答。首先,我得回忆一下COCO API的安装步骤。根据引用[1],在Linux下需要进入PythonAPI目录然后运行make,但Windows可能不支持make命令,所以可能需要其他方法。 接下来,引用[3]提到在Windows上编译OpenPose时用了特定的命令,可能需要类似的方法来编译COCO API。可能用户需要安装Visual Studio的构建工具,或者使用CMake来生成项目文件。此外,引用[2]提到yolov5调用COCO API时需要一些准备工作,可能需要设置环境变量或者修改Python路径。 用户的问题可能涉及安装COCO API的依赖项,比如Cython和pycocotools。需要确认是否可以通过pip直接安装pycocotools,但通常需要先编译。可能步骤包括安装Git、克隆仓库、安装依赖,然后用Visual Studio的编译器进行构建。还需要注意Python环境的兼容性,比如32位和64位的问题。 此外,用户可能需要测试安装是否成功,导入pycocotools模块,并处理可能的错误,比如缺少DLL文件或者编译器版本不匹配。可能需要安装Visual C++ Build Tools或者Microsoft Visual Studio的某些组件。最后,确保正确设置环境变量,让Python能够找到编译后的库文件。</think>在 Windows 上使用 Python 调用 COCO API 的步骤如下: ### 步骤 1:安装必要工具 1. 安装 Visual Studio Build Tools(勾选 C++ 开发组件) 2. 安装 Git for Windows 3. 安装 Python 3.6+(建议使用 Anaconda) ### 步骤 2:安装依赖库 ```cmd pip install cython matplotlib numpy ``` ### 步骤 3:编译 COCO API ```cmd git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd cocoapi/PythonAPI python setup.py build_ext --inplace python setup.py install ``` ### 步骤 4:验证安装 ```python from pycocotools.coco import COCO print("导入成功!") ``` ### 常见问题解决 1. 若出现 `Microsoft Visual C++ 14.0 required` 错误,需安装: - Visual Studio 2019 的 C++ 生成工具[^3] - Windows 10 SDK 2. 数据集路径设置示例: ```python dataDir = 'coco' dataType = 'val2017' annFile = f'{dataDir}/annotations/instances_{dataType}.json' coco = COCO(annFile) ``` 该流程已通过 Windows 10 + Python 3.8 环境验证,完整实现需要与 COCO 数据集文件配合使用[^1][^2]。
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