yolov8数据集分析代码

你可以使用以下代码来进行YOLOv8数据集的分析:

import os
import json

# 设置数据集路径
dataset_path = "path/to/dataset"

# 遍历数据集文件夹
for root, dirs, files in os.walk(dataset_path):
    for file in files:
        if file.endswith(".json"):
            # 读取JSON标注文件
            json_file = os.path.join(root, file)
            with open(json_file, "r") as f:
                data = json.load(f)

            # 解析标注数据
            image_path = os.path.join(root, data["image_path"])
            objects = data["objects"]

            # 打印图像路径和目标信息
            print("Image path:", image_path)
            print("Number of objects:", len(objects))
            
            for obj in objects:
                print("Object label:", obj["label"])
                print("Object bounding box:", obj["bbox"])
            
            print("-------------------")

上述代码假设数据集的文件夹结构如下:

- dataset
  - image1.jpg
  - image1.json
  - image2.jpg
  - image2.json
  ...

每个图像文件都有一个对应的JSON标注文件，包含了对象的标签和边界框信息。

你需要将代码中的 `path/to/dataset` 替换为你的实际数据集路径。该代码将遍历数据集文件夹，并打印每个图像文件的路径、对象数量、对象标签和边界框信息。

请确保你的数据集文件夹结构正确，并且每个图像文件都有对应的JSON标注文件。