json转为yolo格式

Yolo格式是一种用于目标检测的格式，可以将图像中的目标位置、类别等信息保存在一个文本文件中。下面是将json转为yolo格式的步骤：

1. 将json文件读入内存，解析出图像的宽度和高度，以及目标的位置、类别等信息。

2. 按照yolo格式的要求，将目标的位置、宽度和高度转换为相对于图像宽度和高度的比例。

3. 将目标类别转换为数字编码，例如将“dog”编码为“0”、“cat”编码为“1”。

4. 将转换后的数据按照yolo格式的要求，写入一个文本文件中，每个目标占据一行，格式为：

    <object-class> <x> <y> <width> <height>

其中：

- <object-class>是目标的数字编码。
- <x>和<y>是目标中心点相对于图像宽度和高度的比例。
- <width>和<height>是目标的宽度和高度相对于图像宽度和高度的比例。

5. 将生成的文本文件命名与原图像相同，但后缀名为“.txt”，并保存到与原图像相同的目录下。

注意：在转换过程中需要注意保持精度，避免数据丢失或错误。同时，需要根据具体的yolo版本和配置文件，确定目标类别的编码方式和坐标格式。

相关问题

json转为yolo txt python代码

下面是将JSON转换为YOLO txt的Python代码：

import json
import os

# json文件路径
json_file = 'path/to/your/json/file.json'

# 类别名
classes = ["class1", "class2", "class3"]

# yolo txt文件路径
txt_file = 'path/to/your/yolo/txt/file.txt'

# 图像路径
img_dir = 'path/to/your/image/directory'

# 读取json文件
with open(json_file, 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 解析json数据并写入yolo txt文件
with open(txt_file, 'w') as f:
    for img in data:
        img_filename = img['filename']
        img_width = img['width']
        img_height = img['height']
        for obj in img['objects']:
            class_name = obj['classTitle']
            if class_name not in classes:
                continue
            class_id = classes.index(class_name)
            x, y, w, h = obj['points']['exterior'][0] + obj['points']['exterior'][1]
            x = x / img_width
            y = y / img_height
            w = w / img_width
            h = h / img_height
            line = str(class_id) + ' ' + str(x) + ' ' + str(y) + ' ' + str(w) + ' ' + str(h) + '\n'
            f.write(os.path.join(img_dir, img_filename) + ' ' + line)

print('Convert Done!')

其中，需要将`path/to/your/json/file.json`、`path/to/your/yolo/txt/file.txt`和`path/to/your/image/directory`替换为实际的路径。在`classes`列表中，需要按照实际需要定义类别名。运行代码后，会在指定的路径下生成YOLO txt文件。

json转为yolo txt C++代码

以下是将JSON转换为YOLO txt的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <json/json.h>

using namespace std;

// 类别名
vector<string> classes = {"class1", "class2", "class3"};

// json文件路径
string json_file = "path/to/your/json/file.json";

// yolo txt文件路径
string txt_file = "path/to/your/yolo/txt/file.txt";

// 图像路径
string img_dir = "path/to/your/image/directory";

int main() {
    // 读取json文件
    ifstream ifs(json_file);
    Json::Value root;
    ifs >> root;

    // 解析json数据并写入yolo txt文件
    ofstream ofs(txt_file);
    for (auto img : root) {
        string img_filename = img["filename"].asString();
        int img_width = img["width"].asInt();
        int img_height = img["height"].asInt();
        for (auto obj : img["objects"]) {
            string class_name = obj["classTitle"].asString();
            if (find(classes.begin(), classes.end(), class_name) == classes.end()) {
                continue;
            }
            int class_id = distance(classes.begin(), find(classes.begin(), classes.end(), class_name));
            auto points = obj["points"]["exterior"];
            int x1 = points[0]["x"].asInt();
            int y1 = points[0]["y"].asInt();
            int x2 = points[1]["x"].asInt();
            int y2 = points[1]["y"].asInt();
            float x = (x1 + x2) / 2.0 / img_width;
            float y = (y1 + y2) / 2.0 / img_height;
            float w = abs(x2 - x1) / img_width;
            float h = abs(y2 - y1) / img_height;
            ofs << img_dir << "/" << img_filename << " " << class_id << " " << x << " " << y << " " << w << " " << h << endl;
        }
    }

    cout << "Convert Done!" << endl;

    return 0;
}

注意，需要将`path/to/your/json/file.json`、`path/to/your/yolo/txt/file.txt`和`path/to/your/image/directory`替换为实际的路径。在`classes`列表中，需要按照实际需要定义类别名。代码使用了JsonCpp库来解析JSON文件，需要在项目中添加该库的头文件和链接选项。运行代码后，会在指定的路径下生成YOLO txt文件。