如何将voc格式数据集转换为coco格式数据集

将 VOC 格式数据集转换为 COCO 格式数据集需要进行以下步骤：

1. 安装 pycocotools 库

pip install pycocotools

2. 创建 COCO 格式的文件夹结构

在转换前，需要先创建 COCO 格式的文件夹结构，包括 `annotations` 和 `images` 两个文件夹。其中 `annotations` 文件夹用于存储 COCO 格式的标注文件，`images` 文件夹用于存储图像文件。

3. 创建 COCO 格式的标注文件

在 `annotations` 文件夹中创建一个名为 `instances.json` 的文件，用于存储 COCO 格式的标注信息。可以使用以下代码创建一个空的 `instances.json` 文件：

import json

data = {
    "info": {},
    "licenses": [],
    "images": [],
    "annotations": [],
    "categories": []
}

with open("annotations/instances.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

4. 解析 VOC 格式的标注文件

使用 xml.etree.ElementTree 库解析 VOC 格式的标注文件，获取每张图像的信息和目标的信息。以下是一个解析 VOC 格式标注文件的示例代码：

import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_voc_annotation(ann_dir, img_dir):
    all_imgs = []
    classes_count = {}
    class_mapping = {}

    for ann in sorted(os.listdir(ann_dir)):
        img = {'object': []}

        try:
            tree = ET.parse(os.path.join(ann_dir, ann))
        except Exception as e:
            print(e)
            continue

        for elem in tree.iter():
            if 'filename' in elem.tag:
                img['filename'] = os.path.join(img_dir, elem.text)
            if 'width' in elem.tag:
                img['width'] = int(elem.text)
            if 'height' in elem.tag:
                img['height'] = int(elem.text)
            if 'object' in elem.tag or 'part' in elem.tag:
                obj = {}
                for attr in list(elem):
                    if 'name' in attr.tag:
                        obj['name'] = attr.text
                        if obj['name'] not in classes_count:
                            classes_count[obj['name']] = 1
                        else:
                            classes_count[obj['name']] += 1

                        if obj['name'] not in class_mapping:
                            class_mapping[obj['name']] = len(class_mapping)
                img['object'].append(obj)

        all_imgs.append(img)

    return all_imgs, classes_count, class_mapping

5. 将 VOC 格式的标注信息转换为 COCO 格式的标注信息

在解析完 VOC 格式的标注文件后，可以将其转换为 COCO 格式的标注信息。以下是一个将 VOC 格式的标注信息转换为 COCO 格式的标注信息的示例代码：

import os
import json
import numpy as np
from pycocotools import mask

def convert_annotation(all_imgs, classes_count, class_mapping):
    coco_images = []
    coco_annotations = []

    for i, img in enumerate(all_imgs):
        coco_images.append({
            "id": i,
            "width": img['width'],
            "height": img['height'],
            "file_name": img['filename']
        })

        for obj in img['object']:
            category_id = class_mapping[obj['name']]
            binary_mask = maskUtils.encode(np.asfortranarray(obj['mask']))

            annotation = {
                "id": len(coco_annotations),
                "image_id": i,
                "category_id": category_id,
                "segmentation": binary_mask,
                "area": maskUtils.area(binary_mask),
                "bbox": maskUtils.toBbox(binary_mask),
                "iscrowd": 0
            }

            coco_annotations.append(annotation)

    categories = []
    for class_name, class_id in class_mapping.items():
        categories.append({
            "id": class_id,
            "name": class_name
        })

    data = {
        "info": {},
        "licenses": [],
        "images": coco_images,
        "annotations": coco_annotations,
        "categories": categories
    }

    with open("annotations/instances.json", "w") as f:
        json.dump(data, f)

6. 执行转换

在将 VOC 格式的标注信息转换为 COCO 格式的标注信息后，可以执行转换操作。以下是一个执行转换操作的示例代码：

ann_dir = "path/to/voc/annotations"
img_dir = "path/to/voc/images"

all_imgs, classes_count, class_mapping = parse_voc_annotation(ann_dir, img_dir)
convert_annotation(all_imgs, classes_count, class_mapping)

执行完以上步骤后，就可以得到 COCO 格式的数据集了。