yolov5json文件转txt

由于YOLOv5生成的JSON文件格式与通常使用的txt格式不同，因此需要将其转换为txt格式。以下是一种可能的方法：

1. 打开JSON文件并读取其中的数据。

import json

with open('yolov5.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

2. 遍历数据中的每个对象，将其转换为txt格式并写入文件。

with open('yolov5.txt', 'w') as f:
    for obj in data['objects']:
        label = obj['label']
        x, y, w, h = obj['bbox']
        confidence = obj['confidence']
        txt_line = f'{label} {confidence} {x} {y} {x + w} {y + h}\n'
        f.write(txt_line)

3. txt格式的每行数据应包含以下内容：物体类别、置信度、物体边界框左上角的x和y坐标、物体边界框右下角的x和y坐标。类别、置信度和坐标之间应使用空格分隔，每行数据应以换行符结尾。

这个方法可能需要根据JSON文件的实际格式进行调整。

相关问题

yolov9 json文件转化为txt文件

YOLOv9（You Only Look Once Version 9）是一种流行的实时目标检测算法，其模型配置通常以.json格式存储。如果需要将YOLOv9的.json配置文件转换为.txt文件，这个过程通常是手动进行的，因为配置文件的内容通常是结构化的键值对，不是复杂的文本数据。

1. 打开json文件：首先使用文本编辑器如Notepad++或Visual Studio Code打开.json文件。
2. 复制内容：找到文件中的所有关键参数和设置，包括模型参数、锚点、边界框信息等。
3. 创建新txt文件：新建一个.txt文件，将json中复制的内容粘贴到新文件中，保证每行只包含一个键值对，并删除多余的空白字符或换行符，保持简洁明了的格式。
4. 格式调整：如果json中有数组或嵌套结构，可能需要按特定顺序排列或分隔成多行。

例如，部分json配置可能会像这样：

{
   "model": "yolov9",
   "anchors": [[0.57273, 0.677385], [1.87446, 2.06253], ...],
   "classes": ["person", "car", ...]
}

转换为txt文件就是：

model = yolov9
anchors = 0.57273, 0.677385 1.87446, 2.06253
classes = person car ...

yolov5训练json转txt

在 YOLOv5 中，标注文件通常使用的是 .txt 格式，每个 .txt 文件对应一张图片，其中每一行表示一个物体的标注信息。对于 COCO 格式的标注文件，需要将其转换为 YOLOv5 所需要的 .txt 格式。下面是一个将 COCO 格式的标注文件转换为 YOLOv5 格式的 Python 代码示例。

import json

# COCO 类别编号与 YOLOv5 类别编号的对应关系
class_mapping = {
    0: 0,  # "person": "person"
    1: 1,  # "bicycle": "bicycle"
    2: 2,  # "car": "car"
    # ...
}

def convert_coco_to_yolov5(coco_path, yolov5_path):
    with open(coco_path, 'r') as f:
        coco_data = json.load(f)
    
    with open(yolov5_path, 'w') as f:
        for image in coco_data['images']:
            image_id = image['id']
            image_width = image['width']
            image_height = image['height']
            for annotation in coco_data['annotations']:
                if annotation['image_id'] == image_id:
                    class_id = class_mapping[annotation['category_id']]
                    bbox = annotation['bbox']
                    x_center = bbox[0] + bbox[2] / 2
                    y_center = bbox[1] + bbox[3] / 2
                    width = bbox[2]
                    height = bbox[3]
                    x_center /= image_width
                    y_center /= image_height
                    width /= image_width
                    height /= image_height
                    line = f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n"
                    f.write(line)

在上面的代码中，`coco_path` 表示 COCO 格式的标注文件路径，`yolov5_path` 表示转换后的 YOLOv5 格式的标注文件路径。`class_mapping` 是一个字典，用于将 COCO 类别编号映射为 YOLOv5 类别编号。在 `convert_coco_to_yolov5` 函数中，首先读取 COCO 格式的标注文件，然后遍历所有图片和标注信息，将每个物体的标注信息转换为 YOLOv5 格式，并写入到对应的 .txt 文件中。