.json文件结构为{"images": [{"file_name": "000001.jpg", "height": 1080, "width": 1920, "id": 1}，

这是一个包含图像信息的JSON文件结构。它包含一个键为"images"的列表，该列表中包含一个字典对象。这个字典对象代表一张图像，具有以下键值对：

- "file_name"：图像的文件名为"000001.jpg"
- "height"：图像的高度为1080像素
- "width"：图像的宽度为1920像素
- "id"：图像的唯一标识符为1

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相关问题

将tt100k_2021数据集中的annotations.json变成yolo的txt数据集

首先，需要将annotations.json文件中的标注信息提取出来，转换成yolo格式所需的坐标信息和类别信息。以下是一个Python脚本示例：

import json
import os

json_file = 'annotations.json'  # annotations.json文件路径
output_folder = 'yolo_txt'  # 输出文件夹路径
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

with open(json_file, 'r') as f:
    annotations = json.load(f)

for image in annotations['images']:
    image_name = image['file_name']
    width = image['width']
    height = image['height']

    txt_file = os.path.join(output_folder, os.path.splitext(image_name)[0] + '.txt')
    with open(txt_file, 'w') as f:
        for ann in annotations['annotations']:
            if ann['image_id'] == image['id']:
                category_id = ann['category_id']
                bbox = ann['bbox']
                x_center = bbox[0] + bbox[2] / 2
                y_center = bbox[1] + bbox[3] / 2
                w = bbox[2]
                h = bbox[3]
                x_center /= width
                y_center /= height
                w /= width
                h /= height
                f.write('{} {} {} {} {}\n'.format(category_id - 1, x_center, y_center, w, h))

在上述代码中，我们首先读取annotations.json文件，然后遍历其中的每张图片，提取出图片的文件名、宽度和高度。接着，我们为每张图片创建一个对应的txt文件，并将该图片中的每个标注信息转换成yolo格式所需的坐标信息和类别信息，写入到txt文件中。

需要注意的是，yolo格式中的类别编号是从0开始的，而tt100k数据集中的类别编号是从1开始的，因此在转换类别编号时需要减1。

运行上述代码后，你就可以得到一个包含所有图片的yolo格式的txt数据集。

如何把自己的图片数据集生成和mpii 一样的test.json 格式

生成和MPII一样的test.json格式需要按照以下步骤进行：

1. 将你的图片数据集按照MPII数据集的文件夹结构进行组织，即将所有图片放置于一个文件夹（例如`images`文件夹）中，并在该文件夹下创建一个`annotations`文件夹。

2. 在`annotations`文件夹中创建一个`test.json`文件，该文件的格式应该与MPII数据集的`test.json`文件格式相同，具体格式如下：

   {
       "images": [
           {
               "id": 0,
               "file_name": "image1.jpg",
               "height": 480,
               "width": 640
           },
           {
               "id": 1,
               "file_name": "image2.jpg",
               "height": 480,
               "width": 640
           },
           ...
       ]
   }

其中，`id`表示图片的唯一标识符，`file_name`表示图片文件名，`height`和`width`分别表示图片的高度和宽度。

3. 在`test.json`文件中添加每个图片的关键点信息。具体格式如下：

   {
       "images": [
           {
               "id": 0,
               "file_name": "image1.jpg",
               "height": 480,
               "width": 640,
               "annotations": [
                   {
                       "id": 0,
                       "keypoints": [x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16],
                       "image_id": 0
                   }
               ]
           },
           {
               "id": 1,
               "file_name": "image2.jpg",
               "height": 480,
               "width": 640,
               "annotations": [
                   {
                       "id": 0,
                       "keypoints": [x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16],
                       "image_id": 1
                   }
               ]
           },
           ...
       ]
   }

其中，`annotations`表示该图片的关键点信息，`id`表示该关键点信息的唯一标识符，`keypoints`表示该关键点信息的坐标和可见性，`image_id`表示该关键点信息所属的图片的唯一标识符。

关键点坐标和可见性的格式为：`[x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16]`，其中，`xi`和`yi`表示第i个关键点的坐标，`vi`表示第i个关键点的可见性，如果可见，`vi=1`，否则，`vi=0`。

4. 保存`test.json`文件，将其放置于你的图片数据集的`annotations`文件夹中。

完成以上步骤后，你就可以将你的图片数据集使用MPII数据集格式进行训练和评估了。