参考博客：原博客

由于windows下是不能直接使用conda install 或者pip install pycocotools，唉，不像linux系统，直接使用这两个命令即可安装，简单粗暴。由于我之前一直使用的组里的服务器，用的是linux，所以可以直接安装，当时就没接触windows下安装pycocotools与linux是如此的的不同。所以我找了好多博客，发现有用的少之又少，只有这一个博主写的可以解决我的问题，所以针对该解决方法，自己是如何在本地下安装pycocotools做一个简要的说明。

1. 下载pycocotools的源码

源码的地址为：pycocotools的源码
下载zip到本地，随便放到哪里，解压之后，将PythonAPi文件夹下面的pycocotools文件夹和pycocotools.egg-info文件夹复制到你的conda创建的环境下中，具体如下图：

然后复制到你的anaconda -> envs -> torch(我这里创建的环境是torch) -> Lib -> site-packages

2. 安装python对应的VC++

这里的坑也挺大的，如果你直接使用某些博客中的下载地址去下载VC++，如下图：

使用该软件直接安装，会一直报错：

就NM离谱。。。。

所以我继续寻找，终于发现知乎上有一个博主解释的非常好，原文链接：解决VC++14.0安装问题
我的建议：直接去官网下对应python版本的VC++，不要下载那些某博主提供的软件安装。
选择对应的VC++版本之后，进行安装，推荐使用默认安装，直接安装到C盘，不需要修改路径，大概是3.9个G左右。

3. 进行pycocotools的编译

打开本地的Anaconda Powershell Prompt命令台，进入到你刚才下载好的的PythonAPI文件夹下面，使用命令：python setup.py build_ext --inplace进行编译，如下图：


这里我其实出现了一个问题，因为当时下载pycocotools源码的时候，PythonAPI下面是没有pycocotools.egg-info文件夹的，所以直接进行编译的话，然后在导入包的时候还是会报错：

from pycocotools.coco import COCO

这里，依旧会报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘pycocotools._mask’
出问题的原因在于没有将pycocotools.egg-info文件夹复制到对应的环境名下面的site-packages下面，但是源码中又没有这个文件。。。。。。无语。。。。

我的解决方法是：等待VC++14.0安装好之后进行
python setup.py build_ext --inplace先进行编译，然后会发现此时的PythonAPI文件夹下面出现了pycocotools.egg-info文件，然后将该文件在复制到你所创建的环境下的site-packages文件下，重新再使用命令:
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install
就可以成功的进行pycocotools的编译和安装pycocotools包。

4. 测试安装是否成功

在Anaconda Prompt命令台调出python控制台，再导入pycocotools看是否报错：

from pycocotools.coco import COCO

可以看到并没有报错，如果还是不放心，我们可以在Pycharm也去试试看，如下：

import os
from pycocotools.coco import COCO
from PIL import Image, ImageDraw
import matplotlib.pyplot as plt

json_path = "E:/Dataset/dataset/COCO数据集/coco/annotations/instances_val2017.json"
img_path = "E:/Dataset/dataset/COCO数据集/coco/val2017"

# load coco data
coco = COCO(annotation_file=json_path)

# get all image index info
ids = list(sorted(coco.imgs.keys()))
print("number of images: {}".format(len(ids)))

# get all coco class labels
coco_classes = dict([(v["id"], v["name"]) for k, v in coco.cats.items()])

# 遍历前三张图像
for img_id in ids[:3]:
    # 获取对应图像id的所有annotations idx信息
    ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img_id)

    # 根据annotations idx信息获取所有标注信息
    targets = coco.loadAnns(ann_ids)

    # get image file name 获取图像的路径也就是该图像的文件名
    path = coco.loadImgs(img_id)[0]['file_name']

    # read image 读取图像
    img = Image.open(os.path.join(img_path, path)).convert('RGB')
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # draw box to image 由于COCO的box标注的格式:(x1,y1,w,h)即左上角的x和y坐标，以及box的宽高
    for target in targets:
        x, y, w, h = target["bbox"]                    # 获取GT box的(x1,y1,w,h)
        x1, y1, x2, y2 = x, y, int(x + w), int(y + h)  # 获取GT box的(x1,y1,x2,y2) 转换成左上角和右下角的坐标值
        draw.rectangle((x1, y1, x2, y2))
        draw.text((x1, y1), coco_classes[target["category_id"]])

    # show image
    plt.imshow(img)
    plt.show()

结果展示如下：

到这里，可以完全放心了，那么windows下的pycocotools的安装搞定！！！

开始愉快地train代码之旅吧！神魔恋！