mmdetection训练自己的数据集--CVAT标注文件导出coco格式及相关操作

前期配置及遇到的乱七八糟的问题等见:https://blog.csdn.net/chenfang0529/article/details/115094036

一、导出

使用mmdetection训练自己的数据集，数据集使用VCAT进行标注，标注的文件是视频文件，将图像帧及标注文件导出为COCO格式。常用的还有PASCAL VOC

导出后包括两个文件
images和annotations

images中包含图像帧

annotations包含标注文件，我们只需要对第三个文件进行修改。

二、相关代码

1.批量修改图片名

import os

class BatchRename():

      def rename(self):

          path="D:\\achenf\data\\taxi\\test\\task_2_9_car_test-2021_04_13_13_25_24-coco\images"
          filelist=os.listdir(path)
          total_num = len(filelist)
          i=595
          for item in filelist:
              if item.endswith('.jpg'):
                  src=os.path.join(os.path.abspath(path),item)
                  dst=os.path.join(os.path.abspath(path),''+str(i)+'.jpg') #可根据自己需求选择格式
                  # dst=os.path.join(os.path.abspath(path),'00000'+format(str(i))+'.jpg') #可根据自己需求选择格式,自定义图片名字
                  try:
                      os.rename(src,dst) #src:原名称 dst新名称d
                      i+=1
                  except:
                      continue
          print ('total %d to rename & converted %d png'%(total_num,i))

if __name__=='__main__':
    demo = BatchRename()
    demo.rename()

2.批量修改json文件内容
json中id等需要和图片进行对应。
需要的json中包含五部分，info，categories，licenses，annotations，images
我们只需要修改annotations和images两部分。

import json
import os

path = 'D:\\achenf\data\\taxi\\train\\task_2_8_car_test-2021_04_13_13_25_07-coco\\annotations\\test'
dirs = os.listdir(path)

num_flag = 0
for file in dirs: # 循环读取路径下的文件并筛选输出
    if os.path.splitext(file)[1] == ".json": # 筛选csv文件
        num_flag = num_flag +1

        print("path ===== ",file)
        print(os.path.join(path,file))
        with open(os.path.join(path,file),'r') as load_f:
            load_dict = json.load(load_f)
        # print(load_dict)
        # n=len(load_dict["image_id"])
        # print(type(load_dict))
        # for i in load_dict:
        # print(i)

        for i in load_dict['annotations']:
            i['image_id'] = i['image_id'] + 595
            i['id']=i['id']+2032
            # if i['image_id']>=595:
            # i['id']=i['id']+3015
            
    

        for i in load_dict['images']:
            i['id'] = i['id'] + 595
            i['file_name'] = ""+str(i['id'])+".jpg"


        with open(os.path.join(path,file),'w') as dump_f:
            json.dump(load_dict, dump_f)

if(num_flag == 0):
    print('所选文件夹不存在json文件，请重新确认要选择的文件夹')
else:
    print('共{}个json文件'.format(num_flag))

最后将各个对应的部分进行合并

三、其他

1.解析xml文件，查看文件中标注个数

import os
import xml.dom.minidom

res=0
AnnoPath = r'./file_xml/0512/'
Annolist = os.listdir(AnnoPath)
for annotation in Annolist:
    filename =AnnoPath + annotation
    dom = xml.dom.minidom.parse(filename) # 打开XML文件
    collection = dom.documentElement # 获取元素对象
    objectlist = collection.getElementsByTagName('box') # s
    count = objectlist.length
    res =res+count
    print("文件名：", filename,"标注数：", count)
print("一共标注：", res)

结果：