coco数据集中的iscrowd

在 COCO 数据集中，iscrowd 表示该物体是否是组合物体。如果 iscrowd 为 0，则表示该物体是单个物体，如果 iscrowd 为 1，则表示该物体是由多个物体组成的组合物体，例如人群或者一些重叠的物体。在 COCO 数据集中，iscrowd 的值为 1 的物体通常会被忽略或处理成一张掩码，因为它们通常比较复杂，难以识别和标注。

相关问题

coco数据集中筛选person不要手

要从COCO数据集中筛选出人类图片并去掉手的话，可以使用COCO API来实现。以下是大致的步骤：

1. 使用COCO API加载COCO数据集的annotations和images。

from pycocotools.coco import COCO

annFile = 'path/to/annotations/file'
imgDir = 'path/to/images/directory'

coco = COCO(annFile)

2. 获取所有包含人类的图片。

catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)

3. 对于每张图片，使用COCO API获取其bounding boxes。

for imgId in imgIds:
    img = coco.loadImgs(imgId)[0]
    annIds = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=catIds, iscrowd=None)
    anns = coco.loadAnns(annIds)

    for ann in anns:
        bbox = ann['bbox']
        # 根据bbox的位置和大小判断是否包含手的部分，若不包含则将该图片加入到筛选结果中

4. 最后得到的结果就是去掉手的人类图片集合。

注意，手的位置和大小可以通过bounding box的位置和大小来判断。如果手的大小超过了一定的阈值，那么就可以认为该图片包含手，需要被去掉。

怎么用imagedatagenerator对coco数据集中的person keypoints做数据增强

可以使用 `ImageDataGenerator` 类从 COCO 数据集中读取图像并进行数据增强。对于 COCO 数据集中的人体关键点，我们需要使用 COCO API 获取关键点的位置信息，然后将其与图像一起传递给 `ImageDataGenerator` 进行增强。

以下是一个示例代码，展示了如何使用 `ImageDataGenerator` 对 COCO 数据集中的 person keypoints 进行数据增强：

import cv2
import numpy as np
from pycocotools.coco import COCO
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据集路径和注释文件路径
dataDir = 'path to dataset'
dataType = 'train2017'
annFile = '{}/annotations/person_keypoints_{}.json'.format(dataDir, dataType)

# 加载 COCO 数据集
coco = COCO(annFile)

# 定义 ImageDataGenerator
data_gen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True,
    fill_mode='nearest')

# 获取 COCO 数据集中的所有 person keypoints 的 ID
catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)

# 遍历所有图像
for imgId in imgIds:
    # 从 COCO API 中获取图像的注释
    annIds = coco.getAnnIds(imgIds=imgId, catIds=catIds, iscrowd=None)
    anns = coco.loadAnns(annIds)

    # 从 COCO API 中获取图像的信息
    img = coco.loadImgs(imgId)[0]
    img_path = '{}/images/{}/{}'.format(dataDir, dataType, img['file_name'])

    # 读取图像
    img_data = cv2.imread(img_path)

    # 将 person keypoints 的位置信息提取出来
    keypoint_coords = []
    for ann in anns:
        keypoints = ann['keypoints']
        for i in range(0, len(keypoints), 3):
            x, y, v = keypoints[i:i+3]
            if v > 0:
                keypoint_coords.append((x, y))

    # 将图像和关键点坐标传递给 ImageDataGenerator 进行增强
    keypoint_coords = np.array(keypoint_coords).reshape((-1, 2))
    gen_data = data_gen.flow(
        np.expand_dims(img_data, axis=0),
        np.expand_dims(keypoint_coords, axis=0))

    # 保存增强后的图像和关键点坐标
    for i in range(10): # 生成 10 个样本
        gen_img_data, gen_keypoint_coords = next(gen_data)
        gen_img = gen_img_data[0].astype(np.uint8)
        gen_keypoint_coords = gen_keypoint_coords[0].reshape((-1,))
        for j in range(0, len(gen_keypoint_coords), 2):
            x, y = gen_keypoint_coords[j:j+2].astype(np.int32)
            cv2.circle(gen_img, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)
        cv2.imwrite('gen_{}_{}.jpg'.format(imgId, i), gen_img)

在上述代码中，我们首先加载了 COCO 数据集，并使用 `getCatsIds` 方法获取了包含 person keypoints 的所有注释的 ID。然后，我们遍历了所有图像，从 COCO API 中获取了每个图像的注释和信息，并将其传递给 `ImageDataGenerator` 进行数据增强。最后，我们将增强后的图像和关键点坐标保存到磁盘上。

注意，在这个示例中，我们只进行了简单的数据增强，你可以根据具体情况调整 `ImageDataGenerator` 的参数。此外，由于人体关键点的数量固定为 17 个，因此我们使用了一个固定大小的数组来存储关键点的位置信息。如果你想使用 COCO 数据集中的其他关键点，需要相应地修改代码。