根据gt.txt(1441.jpg,86,301,37,87,26)和dt.txt(1441.jpg,56,304,47,56,2,0.26)分别生成gt.json和dt.json，然后计算coco数据集的map,python

好的，下面是Python代码实现，需要用到COCO API包：

import json
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 将gt.txt和dt.txt转换为COCO格式的JSON文件gt.json和dt.json
def txt2json(txt_path, json_path):
    data = {}
    with open(txt_path, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.strip().split(',')
            if line[0] not in data:
                data[line[0]] = []
            data[line[0]].append({
                "image_id": line[0],
                "category_id": 1, # 假设所有物体都是同一类别
                "bbox": [int(line[1]), int(line[2]), int(line[3]), int(line[4])],
                "score": None # dt.txt中没有score信息，设为None
            })
    json.dump(list(data.values()), open(json_path, 'w'))

# 评估mAP
def evaluate(gt_path, dt_path):
    coco_gt = COCO(gt_path)
    coco_dt = coco_gt.loadRes(dt_path)
    coco_eval = COCOeval(coco_gt, coco_dt, 'bbox')
    coco_eval.params.iouThrs = [0.5] # 只计算0.5的IOU阈值下的mAP
    coco_eval.evaluate()
    coco_eval.accumulate()
    coco_eval.summarize()
    return coco_eval.stats[0] # 返回mAP值

# 示例
gt_txt = 'gt.txt'
dt_txt = 'dt.txt'
gt_json = 'gt.json'
dt_json = 'dt.json'

# 转换为COCO格式的JSON文件
txt2json(gt_txt, gt_json)
txt2json(dt_txt, dt_json)

# 计算mAP
mAP = evaluate(gt_json, dt_json)
print('mAP:', mAP)

注意需要将COOC API包安装到Python环境中，可以通过pip安装。