写一个coco数据集划分训练集和测试集的python程序

以下是一个简单的Python程序，可用于将COCO数据集划分为训练集和测试集：

import json
import os
import random

# 指定COCO数据集文件夹路径
coco_path = "/path/to/coco_dataset"

# 指定测试集占比
test_ratio = 0.2

# 读取annotations文件
with open(os.path.join(coco_path, "annotations/instances_train.json"), "r") as f:
    instances_train = json.load(f)

# 获取所有图像ID
image_ids = [image["id"] for image in instances_train["images"]]

# 随机打乱图像ID
random.shuffle(image_ids)

# 计算测试集大小
num_test_images = int(len(image_ids) * test_ratio)

# 分割图像ID为训练集和测试集
test_image_ids = image_ids[:num_test_images]
train_image_ids = image_ids[num_test_images:]

# 保存训练集和测试集图像ID
with open(os.path.join(coco_path, "train.txt"), "w") as f:
    f.write("\n".join(str(image_id) for image_id in train_image_ids))

with open(os.path.join(coco_path, "val.txt"), "w") as f:
    f.write("\n".join(str(image_id) for image_id in test_image_ids))

注意：这个程序只是将图像ID分割为训练集和测试集，并将它们保存到文本文件中。您需要使用这些图像ID从COCO数据集中提取出相应的图像和注释，并将它们放入训练集和测试集文件夹中。