数据集json转txt
时间: 2023-09-17 07:07:58 浏览: 66
可以使用Python中的json库将json文件转换为txt文件。具体操作可以参考以下代码:
```python
import json
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for item in data:
f.write(item['text'] + '\n')
```
其中,data.json是存储数据集的json文件,data.txt是转换后存储数据的txt文件。需要根据实际情况修改文件名和路径。
相关问题
yolov8训练自己的数据集json转txt
可以使用以下python脚本将自己的数据集的JSON格式标签转换为YOLOv8所需的TXT格式标签:
```python
import json
def convert_json_to_txt(json_file, txt_file):
with open(json_file, 'r') as f:
data = json.load(f)
with open(txt_file, 'w') as f:
for item in data:
class_id = item['class_id']
center_x = item['center_x']
center_y = item['center_y']
width = item['width']
height = item['height']
line = f"{class_id} {center_x} {center_y} {width} {height}\n"
f.write(line)
# 将json文件转为txt文件
convert_json_to_txt('input.json', 'output.txt')
```
请注意,你需要将`input.json`替换为你的JSON文件路径,并将`output.txt`替换为你想要生成的TXT文件的路径。确保JSON文件的格式正确,并且包含必要的'`class_id`','`center_x`','`center_y`','`width`'和'`height`'字段。
这个脚本将循环遍历JSON文件中的每个标签,并将其转换为YOLOv8所需的TXT格式,每行包含一个目标的类别ID,中心X和Y坐标,以及宽度和高度。你可以根据需要进行进一步的修改和调整。
请确保在运行脚本之前安装了所需的依赖库,并将路径和文件名根据你的实际情况进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据集标签格式转换(python脚本实现json到txt)](https://download.csdn.net/download/Already8888/85209477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [vs code 配置C++环境变量方法(进阶版).zip (大佬们赏点积分吧)](https://download.csdn.net/download/m0_74921567/88226769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
coco数据集json转yolo
你可以使用以下步骤将COCO数据集的JSON格式转换为YOLO格式:
1. 导入所需的库:
```python
import json
```
2. 读取COCO JSON文件:
```python
with open('path/to/coco.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
```
3. 定义类别标签的映射关系:
```python
class_labels = {
1: 'person',
2: 'bicycle',
3: 'car',
# 添加其他类别...
}
```
4. 遍历COCO数据集中的每个图像和标注:
```python
for image in data['images']:
image_id = image['id']
file_name = image['file_name']
# 根据图像ID获取对应的标注信息
annotations = [ann for ann in data['annotations'] if ann['image_id'] == image_id]
# 创建YOLO格式的标注文件
with open('path/to/yolo_annotations/{}.txt'.format(file_name.split('.')[0]), 'w') as f:
for ann in annotations:
category_id = ann['category_id']
bbox = ann['bbox']
# 计算YOLO格式的边界框坐标
x_center = bbox[0] + bbox[2] / 2
y_center = bbox[1] + bbox[3] / 2
width = bbox[2]
height = bbox[3]
# 将边界框坐标归一化到图像尺寸范围(0~1)
x_center /= image['width']
y_center /= image['height']
width /= image['width']
height /= image['height']
# 将标注写入YOLO格式的标注文件
f.write('{} {:.6f} {:.6f} {:.6f} {:.6f}\n'.format(class_labels[category_id], x_center, y_center, width, height))
```
这样,你就可以将COCO数据集的JSON格式转换为YOLO格式的标注文件。请确保将代码中的路径替换为实际的文件路径。同时,你还需要根据自己的需求修改类别标签的映射关系。
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