COCO形式（json）の物体検出アノテーションファイルを、yolo形式（txt）に変換するスニペット

origin_x,origin_y,width,height を 正規化された center_x,center_y,width,heightに

COCOは単一のjsonファイルで、box座標は画像に対するサイズになっています。
yoloは画像一枚につき一つのtxtファイルで、box座標は0~1に正規化されています。

以下を実行すると、COCO形式のjsonファイルのデータを、yolo形式のtxtファイルにしてyolo_txt_save_dirに保存します。

import os
import json

coco_json_path = 'coco.json'
yolo_txt_save_dir = 'yolo_txt/'

json_open = open(coco_json_path, 'r')
json_load = json.load(json_open)

annotations = json_load['annotations']
images = json_load['images']

for annotation in annotations:
  id = annotation['image_id']
  for image in images:
    if image['id'] == id:
      file_name = image['file_name']
      im_w = image['width']
      im_h = image['height']
      txt_path = os.path.join(yolo_txt_save_dir, os.path.splitext(os.path.basename(file_name))[0] + '.txt')
      bbox = annotation['bbox']
      x = bbox[0]-(bbox[2]/2)
      y = bbox[1]-(bbox[3]/2)
      bbox = [float(bbox[0])/im_w,float(bbox[1])/im_h,float(bbox[2])/im_w,float(bbox[3])/im_h]
      cls = int(annotation['category_id'])
      line = (cls,*bbox)
      with open(f'{txt_path}', 'w') as f:
        f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

🐣

---

フリーランスエンジニアです。
お仕事のご相談こちらまで
[e-mail]

機械学習、ARアプリ（Web/iOS）を作っています。
機械学習／AR関連の情報を発信しています。

Twitter
Medium
GitHub