如何根据图片名把文件夹中的100张图片按顺序生成和mpii数据集HRNet网络中的test.json一样的包含image_id,scale,center的json文件呢,python代码应该怎么写

可以使用Python中的Pillow库和json库来实现。

首先需要安装Pillow库，可以使用以下命令进行安装：

pip install Pillow

然后可以使用以下代码实现对文件夹中的图片按顺序生成json文件：

import os
from PIL import Image
import json

# 文件夹路径和图片名前缀
folder_path = "/path/to/folder"
filename_prefix = "image_"

# 图片大小和中心点坐标
image_size = [256, 256]
center_point = [128, 128]

# 生成的json文件路径
json_path = "/path/to/json/file.json"

# 遍历文件夹中的所有图片
image_list = []
for i in range(1, 101):
    filename = filename_prefix + str(i) + ".jpg"
    image_path = os.path.join(folder_path, filename)

    # 打开图片并获取大小
    with Image.open(image_path) as img:
        width, height = img.size

    # 计算缩放比例
    scale = max(width, height) / max(image_size)

    # 添加到图片列表中
    image_list.append({
        "imgname": filename,
        "image_id": i,
        "center": center_point,
        "scale": scale
    })

# 生成json文件
data = {
    "root": folder_path,
    "imglist": image_list
}

with open(json_path, "w") as f:
    json.dump(data, f)

在上述代码中，首先定义了文件夹路径、图片名前缀、图片大小和中心点坐标以及生成的json文件路径。然后遍历文件夹中的所有图片，依次计算缩放比例，并将图片的信息添加到图片列表中。最后使用json库将图片列表写入json文件中，并包含了root和imglist两个字段，其中root字段为文件夹路径，imglist字段为图片列表。

需要注意的是，HRNet网络中的test.json文件与其他数据集的格式可能会略有不同，因此需要根据具体的数据集格式进行调整。