bdd100k json转txt yolo

为了将bdd100k json文件转换成适用于yolo模型的txt格式，需要进行以下步骤：

第一步，读取bdd100k的json文件。使用Python中的json库，将json文件读取成Python中的字典或者列表数据结构。

第二步，解析json格式的数据。遍历json文件中的每一张图像信息，获取图像的路径、宽度和高度，以及每个物体的类别和边界框坐标信息。

第三步，将解析的数据转换成yolo模型需要的txt格式。根据yolo模型的要求，需要将每张图像的信息以及物体的类别和边界框坐标转换成对应的txt格式，一般是包含了类别、中心点坐标、宽度和高度的数据。

第四步，保存转换后的txt文件。将处理好的txt格式数据保存到与图像文件对应的目录下，确保每张图像都有对应的txt文件。

最后，确保生成的txt文件格式符合yolo模型的数据格式要求，并进行适当的数据检查和测试，以确保转换后的数据可以成功应用于yolo目标检测模型中。

相关问题

bdd100k数据集转yolo格式

BDD100K是一个包含车辆行驶场景的大型数据集，其中包括图像、视频和语义分割标注。如果你想将BDD100K数据集转换为YOLO格式，可以按照以下步骤进行：

1. 下载BDD100K数据集并解压缩。

2. 安装Python3和OpenCV。

3. 创建一个新的文件夹，用于存储YOLO格式的标注文件和图像。

4. 在该文件夹中创建一个名为“classes.txt”的文件，并在其中列出数据集中所有可能的类别。

5. 打开终端或命令提示符窗口，导航到BDD100K数据集文件夹。

6. 运行以下Python脚本，将BDD100K标注转换为YOLO格式：

import os
import cv2

# Define the classes
classes = ["car", "truck", "bus", "person", "bike", "motor", "traffic light", "traffic sign"]

# Open classes file
with open("classes.txt", "w") as f:
    for i, c in enumerate(classes):
        f.write(f"{c}\n")

# Traverse the image directory and convert the annotations
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk("bdd100k/images/100k/train"):
    for filename in filenames:
        if filename.endswith(".jpg"):
            # Load the image
            img = cv2.imread(os.path.join(dirpath, filename))

            # Load the annotation file
            anno_file = os.path.join("bdd100k/labels", dirpath.split("/")[-1], filename.replace(".jpg", ".txt"))
            with open(anno_file, "r") as f:
                annotations = f.readlines()

            # Create a new annotation file
            with open(os.path.join("yolo_labels", filename.replace(".jpg", ".txt")), "w") as f:
                for annotation in annotations:
                    # Parse the annotation
                    values = annotation.split(" ")
                    x, y, w, h = [float(v) for v in values[2:6]]
                    x_center = x + w / 2
                    y_center = y + h / 2
                    class_id = classes.index(values[0])

                    # Convert to YOLO format
                    img_h, img_w, _ = img.shape
                    x_center /= img_w
                    y_center /= img_h
                    w /= img_w
                    h /= img_h
                    f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {w} {h}\n")

7. 运行脚本后，YOLO格式的标注文件将存储在名为“yolo_labels”的文件夹中，并且每个图像都有一个相应的标注文件。

注意：这个示例只是一个基本的转换脚本，可能需要根据实际情况进行更改。例如，如果您的数据集包含其他类别或具有不同的分辨率，则需要相应地更新代码。

bdd100k yolo

Bdd100k数据集的标签格式是由Scalabel生成的JSON格式。要将Bdd100k的标签转换为YOLO格式，需要先将其转换为COCO格式，然后再将COCO格式转换为YOLO格式。伯克利提供了Bdd100k数据集的标签查看及标签格式转化工具，但是没有直接从Bdd100k转换为YOLO的工具。转换完成后，会得到两个文件：bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json。此外，还需要将所有的类别写入bdd100k.names文件，包括：person、rider、car、bus、truck、bike、motor、tl_green、tl_red、tl_yellow、tl_none、traffic sign和train。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用yolov5训练自动驾驶目标检测数据集BDD100K](https://blog.csdn.net/qq_37555071/article/details/118934037)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]