写个将json文件转化成yolo模型可识别的txt文件的代码
时间: 2024-11-09 09:27:46 浏览: 6
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:
```python
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))
#
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