Synthtext数据集的gt 如何变成train list

SynthText数据集的gt是以mat文件的形式存储的，包含了每张图像中所有文本实例的位置信息、文本内容等。如果您想将SynthText数据集中的gt转换为train list，可以按照以下步骤操作：

1. 解压SynthText数据集，将mat文件解析为Python中的数据结构。

2. 遍历所有的mat文件，读取每张图像的文件名和文本实例信息，将它们保存为一个列表。

3. 将这个列表保存为train list文件，每一行表示一个图像的信息，包括图像文件名和每个实例的位置信息、文本内容等。

具体的代码实现可以参考以下示例：

import scipy.io as sio
import os

# SynthText数据集解压后的路径
synthtext_path = "/path/to/SynthText/"

# 保存train list的文件路径
train_list_path = "/path/to/train.lst"

# 遍历所有mat文件
image_list = []
for root, dirs, files in os.walk(synthtext_path):
    for file in files:
        if file.endswith(".mat"):
            mat_path = os.path.join(root, file)
            # 读取mat文件中的数据
            data = sio.loadmat(mat_path, verify_compressed_data_integrity=False, squeeze_me=True)
            # 获取图像文件名
            image_name = os.path.basename(data["imnames"][0])
            # 获取每个文本实例的位置和内容
            word_bb = data["wordBB"]
            txt = data["txt"]
            for i in range(word_bb.shape[-1]):
                # 将每个实例的信息保存为一个字符串
                instance_str = ",".join([str(x) for x in word_bb[:, :, i].flatten().tolist()]) + "," + txt[i]
                # 将图像文件名和实例信息拼接为一行，并添加到列表中
                image_list.append(image_name + " " + instance_str)

# 将列表中的信息保存为train list文件
with open(train_list_path, "w") as f:
    f.write("\n".join(image_list))

这样，就可以将SynthText数据集中的gt转换为train list了。