在建设银行网站上还贷,深圳网站开发培训价格,2345浏览器免费网站,宿迁房价coco标注格式的json文件详解
# coco_json结构示意
{info:info,licenses:[licenses],images:[image],annotations:[annotation]
}
1. **images**#xff1a;这个部分包含了所有图像的信息。每个图像都表示为一个字典#xff0c;包含以下字段#xff1a; - id#xff1a…coco标注格式的json文件详解
# coco_json结构示意
{info:info,licenses:[licenses],images:[image],annotations:[annotation]
}
1. **images**这个部分包含了所有图像的信息。每个图像都表示为一个字典包含以下字段 - id唯一标识图像的ID。 - file_name图像文件的文件名。 - width图像宽度以像素为单位。 - height图像高度以像素为单位。 - license图像的许可证信息可选。
2. **annotations**这个部分包含了与图像中对象实例分割相关的注释信息。每个注释表示为一个字典包含以下字段 - id唯一标识注释的ID。 - image_id与注释相关联的图像的ID。 - category_id对象的类别ID对应于categories部分中的类别。 - segmentation对象的分割掩码。通常表示为多边形或掩码的像素坐标。 - area对象的像素面积。 - bbox对象的边界框格式为[x, y, width, height]。 - iscrowd标志位指示对象是否是“杂乱”例如一群对象被视为单个对象。
3. **categories**这个部分包含了对象类别的信息。每个类别表示为一个字典包含以下字段 - id唯一标识类别的ID。 - name类别的名称。 - supercategory类别的超类别用于组织相关类别。
4. **info**这个部分包含了关于数据集的一般信息如数据集名称、描述、版本等。
5. **licenses**这个部分包含了与数据集许可相关的信息如许可证名称、ID、URL等。
以下是一个简化的coco格式json示例
{images: [{id: 1,file_name: image1.jpg,width: 640,height: 480},{id: 2,file_name: image2.jpg,width: 800,height: 600}],annotations: [{id: 1,image_id: 1,category_id: 1,segmentation: [[x1, y1, x2, y2, ...]],area: 1234,bbox: [x, y, width, height],iscrowd: 0},{id: 2,image_id: 1,category_id: 2,segmentation: [[x1, y1, x2, y2, ...]],area: 567,bbox: [x, y, width, height],iscrowd: 0}],categories: [{id: 1,name: person,supercategory: human},{id: 2,name: car,supercategory: vehicle}],info: {description: COCO 2017 dataset,version: 1.0,year: 2017,contributor: Microsoft COCO group,url: http://cocodataset.org},licenses: [{id: 1,name: CC BY-SA 2.0,url: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/}]
}在COCO数据集的annotations字段中segmentation字段用于描述对象实例的分割信息。segmentation字段的内容可以是多边形polygon或二进制掩码mask具体格式取决于数据集的标注方式。以下是关于segmentation字段的详细介绍
1. **多边形表示Polygon Representation** 在COCO数据集中segmentation字段通常以多边形的形式来表示对象实例的分割区域。多边形表示是一个列表其中包含一系列坐标点这些点按照顺序连接以形成多边形边界。坐标点的顺序是按照顺时针或逆时针方向排列的。 例如segmentation字段的内容可以如下所示 segmentation: [[x1, y1, x2, y2, x3, y3, ...]] 其中每对(x, y)表示一个多边形边界上的点坐标。这些坐标点按照顺时针或逆时针的顺序排列。
2. **二进制掩码表示Binary Mask Representation** 在某些情况下COCO数据集也可以使用二进制掩码来表示对象实例的分割区域。二进制掩码是一个二维矩阵其中每个像素都标识为前景对象或背景。通常前景像素用1表示背景像素用0表示。 例如segmentation字段的内容可以如下所示 segmentation: { size: [height, width], counts: binary_mask_encoded } 其中size字段包含掩码的高度和宽度counts字段包含了用一种编码方式表示的二进制掩码。
在实例分割的coco-json中annotations--segmentation以counts形式存储分割信息且用到了RLE编码因此利用segmentation存储的分割信息还需要进行RLE解码操作这里可以利用pycocotools中的方法进行解码
import pycocotools.mask as mask_utils
from pycocotools.coco import COCO# 读取json
coco COCO(json_path)
images_ids coco.getImgIds()# 逐图像处理
for img_id in images_ids:img_info coco.loadImgs(img_id)[0]ann_ids coco.getAnnIds(imgIdsimg_id)anns coco.loadAnns(ann_ids)# 逐实例处理for ann in anns:rle coco.annToRLE(ann) # 解码mask mask_utils.decode(rle) # 生成原图maskmask[mask 1] 255 # 调整灰度值便于显示
