coco数据集中的iscrowd
时间: 2023-06-12 16:07:33 浏览: 157
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。
coco数据集行人部分
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注释信息。在COCO数据集中,也包含了关于行人的注释。
要访问COCO数据集中的行人部分,您可以使用COCO API进行操作。首先,您需要下载COCO数据集以及相应的注释文件。然后,使用COCO API加载数据集,并针对行人类别进行筛选。
以下是一个简单的示例代码,展示如何加载COCO数据集并提取行人部分的图像和注释信息:
```python
from pycocotools.coco import COCO
# 设置数据集的路径
dataDir = '/path/to/coco/dataset'
dataType = 'train2017' # 数据集类型,可以是'train2017', 'val2017'等
# 初始化COCO对象
annFile = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir, dataType)
coco = COCO(annFile)
# 获取行人类别的ID
catIds = coco.getCatIds(catNms=['person'])
# 获取包含行人类别的图像ID
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)
# 随机选择一张包含行人的图像
imgId = imgIds[np.random.randint(0, len(imgIds))]
# 加载图像
imgInfo = coco.loadImgs(imgId)[0]
imgPath = '{}/{}/{}'.format(dataDir, dataType, imgInfo['file_name'])
image = cv2.imread(imgPath)
# 获取图像中行人的注释信息
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=[imgId], catIds=catIds, iscrowd=None)
anns = coco.loadAnns(annIds)
# 可以根据需要使用图像和注释信息进行后续处理
```
请注意,上述代码中需要替换`/path/to/coco/dataset`为您自己的COCO数据集的路径。此外,您还可以根据需要更改`dataType`以及其他参数。
希望这个示例能对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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