【深度学习】Yolov5标签归一化处理——json转换为txt

一、标签转换

如下图所示，是标注的json文件。这里转换的时候所需要的，最重要的信息是 category_id和bbox，用这两个来转换成txt

需要完成以下的转换——> 左边的可能是其他渠道或者任务提供的json标注，右边的txt是yolov5所需要的标注

二、边界框(bounding box)说明

在目标检测中,用边界框来表示物体的位置,边界框为能正好包含物体的矩形框。如下图中包含框选的矩形框即为边界框。

边界框的表达形式：

• xyxy格式： 边界框由左上角坐标（x1，y1）和右下角坐标（x2，y2）表示

• xywh格式： 边界框由中心坐标（x，y）和框的长宽（w，h）表示——YOLO中主要采用的是这种

根据以上的标准，在进行转化之前，你需要知道你的json文件里面bbox存储的是哪种形式。

三、转换

1. bbox（x1,y1,x2,y2）的情况

• size为图片的尺寸，一般json文件中可以获取，以list的形式储存，如[1920, 1080]
• box为json里的边界框bbox，同样以list的形式表示

def convert(size,box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[2]) / 2.0
    y = (box[1] + box[3]) / 2.0
    w = box[2] - box[0]
    h = box[3] - box[1]
    x = x * dw
    w = w * dw    
    y = y * dh
    h = h * dh
    return(x,y,w,h)

1. bbox（x,y,w,h）的情况

 def convert(siez,box):
    x, y, w, h = item['bbox']
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return(x,y,w,h)