写一个加载coco数据集的代码

以下是加载COCO数据集的Python代码示例：

import os
import json
import numpy as np
import skimage.io as io
import tensorflow as tf
from pycocotools.coco import COCO

# 设置数据集路径
dataDir = '/path/to/coco/dataset'
dataType = 'train2017'
annFile = os.path.join(dataDir, 'annotations', 'instances_{}.json'.format(dataType))

# 加载COCO数据集注释文件
coco = COCO(annFile)

# 获取所有图像的ID
imgIds = coco.getImgIds()

# 加载一个图像的注释和路径
img_id = imgIds[0]
img = coco.loadImgs(img_id)[0]
ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'])
anns = coco.loadAnns(ann_ids)
img_path = os.path.join(dataDir, dataType, img['file_name'])

# 使用skimage库加载图像
image = io.imread(img_path)

# 对图像进行预处理
# ...

# 构造训练样本
# ...

# 加载标签名字的列表
with open(os.path.join(dataDir, 'annotations', 'instances_{}.json'.format(dataType))) as f:
    dataset = json.load(f)
categories = dataset['categories']
category_names = {}
for category in categories:
    category_names[category['id']] = category['name']

# 打印标签名字的列表
print(category_names)

这里我们使用了Python库`pycocotools`来加载COCO数据集注释文件，并使用`skimage`库加载图像。在实际使用中，可以根据自己的需求对图像进行预处理，并构造训练样本。同时，我们也加载了标签名字的列表，方便后续使用。