coco数据集person

COCO数据集中包含了大量的人物图像数据。在COCO数据集中，人物被标注为目标类别之一，可以用于目标检测、关键点检测等任务。数据集中的人物图像包含了不同的姿态和场景，并且还提供了带有关键点标注的行人图像。这些数据可以用于训练和评估人物相关的计算机视觉算法。例如，可以使用COCO数据集进行人物检测、关键点定位、姿态估计等任务的研究和开发。[3]

相关问题

coco数据集person类

COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，其中包含了各种各样的图像和对应的标注信息。在COCO数据集中，person类是其中一个重要的类别，用于标注图像中的人物。

在COCO数据集中，person类的标注信息主要包括人物的边界框（bounding box）和关键点（keypoints）。边界框用于表示人物在图像中的位置和大小，通常由左上角和右下角的坐标表示。关键点则用于标注人物的身体部位，如头部、手臂、腿部等，每个关键点由一个坐标表示。

通过使用COCO数据集中的person类，可以进行各种计算机视觉任务，如目标检测、姿态估计、行人重识别等。这些任务对于人物的检测和识别非常重要，可以应用于人脸识别、行为分析、智能监控等领域。

提取coco数据集person的图片和标签脚本

以下是提取coco数据集中person类别的图片和标签的Python脚本：

import json
import os
import shutil
from pycocotools.coco import COCO

dataDir = 'path/to/coco/dataset'
dataType = 'train2017'
annFile = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir, dataType)
saveDir = 'path/to/save/person/images'
saveAnnFile = 'path/to/save/person/annotations.json'

# Initialize COCO api for instance annotations
coco = COCO(annFile)

# Get category id for 'person'
catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])

# Get image ids for images containing 'person' category
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)

# Create directories to save person images and annotations
if not os.path.exists(saveDir):
    os.makedirs(saveDir)

# Copy person images to the save directory
for imgId in imgIds:
    imgInfo = coco.loadImgs(ids=imgId)[0]
    imgPath = '{}/{}/{}'.format(dataDir, dataType, imgInfo['file_name'])
    shutil.copy(imgPath, saveDir)

# Save person annotations to a new json file
personAnn = {'images': [], 'annotations': []}
for imgId in imgIds:
    annIds = coco.getAnnIds(imgIds=imgId, catIds=catIds, iscrowd=None)
    if len(annIds) == 0:
        continue
    imgInfo = coco.loadImgs(ids=imgId)[0]
    annInfo = coco.loadAnns(ids=annIds)
    personAnn['images'].append(imgInfo)
    personAnn['annotations'].extend(annInfo)

with open(saveAnnFile, 'w') as f:
    json.dump(personAnn, f)

在运行脚本之前，请确保已经安装了pycocotools库。