写个将json文件转化成yolo模型可识别的txt文件的代码

在YOLO (You Only Look Once) 检测系统中，训练数据通常是以某种格式存储的，如`.txt` 文件，其中包含每个目标物体的类别、坐标信息以及可能的尺寸缩放系数。将JSON数据转换为这种格式，你需要解析JSON并提取出关键信息，然后按照YOLO所需的格式组织。

下面是一个简单的Python示例，假设你有一个JSON数组，其中包含每个对象的信息（例如，class、bounding box的左上角坐标和宽度高度）。这只是一个基础版本的代码，并未涵盖所有可能的复杂性，比如处理嵌套数据结构或错误处理：

import json

# 假设你的JSON数据类似这样的结构：
data = [
    {
        "id": 1,
        "label": "car",
        "bb": {"x": 50, "y": 60, "width": 100, "height": 80}
    },
    ...  # 更多对象
]

def json_to_yolo_format(json_data):
    yolo_lines = []
    for obj in json_data:
        x, y, width, height = obj['bb']['x'], obj['bb']['y'], obj['bb']['width'], obj['bb']['height']
        class_name = obj['label']
        line = f"{class_name} {x} {y} {width} {height}\n"
        yolo_lines.append(line)
    
    return "".join(yolo_lines)

# 将转换后的文本写入新的txt文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write(json_to_yolo_format(data))

#