1. YOLO格式数据集和COCO格式的区别

yolo数据集的标注文件是.txt文件，在label文件夹中每一个.txt文件对应数据集中的一张图片
其中每个.txt文件中的每一行代表图片中的一个目标。
而coco数据集的标注文件是.json文件，全部的数据标注文件由三个.json文件组成：train.json val.json test.json，其中每个.json文件中包含全部的数据集图片中的所有目标（注意是所有目标不是数据集中的所有张图片）

YOLO格式数据集和COCO数据集的文件夹组成

COCO数据集：
|-dataset-cooc
|-|-annotations
|-|-|-train.json
|-|-|-val.json
|-|-|-test.json
|-images
|-|-001.jpg
|-|-002.jpg
…

YOLO数据集：(每个.txt文件和.jpg文件是一一对应的)
|-dataset-yolo
|-|-labels
|-|-|-train
|-|-|-|-001.txt
|-|-|-val
|-|-|-|-006.txt
|-|-|-test
|-|-|-|-009.txt
|-|-images
|-|-|-train
|-|-|-|-001.jpg
|-|-|-val
|-|-|-|-006.jpg
|-|-|-test
|-|-|-|-009.jpg
…

将YOLO格式 的数据集转换为COCO格式

注意：
COCO2017官方的数据集中categories id 是不连续的，这在yolo读取的时候会出问题，所以需要重新映射一下，这个代码会按id从小到大映射到0~79之间。（如果是自己的数据集，也会重新映射）
代码：

"""
author: Wu
https://github.com/Weifeng-Chen/DL_tools/issues/3
2021/1/24
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集，源代码采取遍历方式，太慢，
这里改进了一下时间复杂度，从O(nm)改为O(n+m)，但是牺牲了一些内存占用
--json_path 输入的json文件路径
--save_path 保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。
"""

import os 
import json
from tqdm import tqdm
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--json_path', default='./instances_val2017.json',type=str, help="input: coco format(json)")
parser.add_argument('--save_path', default='./labels', type=str, help="specify where to save the output dir of labels")
arg = parser.parse_args()

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]
    h = box[3]

    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)

if __name__ == '__main__':
    json_file =   arg.json_path # COCO Object Instance 类型的标注
    ana_txt_save_path = arg.save_path  # 保存的路径

    data = json.load(open(json_file, 'r'))
    if not os.path.exists(ana_txt_save_path):
        os.makedirs(ana_txt_save_path)
    
    id_map = {} # coco数据集的id不连续！重新映射一下再输出！
    for i, category in enumerate(data['categories']): 
        id_map[category['id']] = i

    # 通过事先建表来降低时间复杂度
    max_id = 0
    for img in data['images']:
        max_id = max(max_id, img['id'])
    # 注意这里不能写作 [[]]*(max_id+1)，否则列表内的空列表共享地址
    img_ann_dict = [[] for i in range(max_id+1)] 
    for i, ann in enumerate(data['annotations']):
        img_ann_dict[ann['image_id']].append(i)

    for img in tqdm(data['images']):
        filename = img["file_name"]
        img_width = img["width"]
        img_height = img["height"]
        img_id = img["id"]
        head, tail = os.path.splitext(filename)
        ana_txt_name = head + ".txt"  # 对应的txt名字，与jpg一致
        f_txt = open(os.path.join(ana_txt_save_path, ana_txt_name), 'w')
        '''for ann in data['annotations']:
            if ann['image_id'] == img_id:
                box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])
                f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))'''
        # 这里可以直接查表而无需重复遍历
        for ann_id in img_ann_dict[img_id]:
            ann = data['annotations'][ann_id]
            box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])
            f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))
        f_txt.close()
        
# 旧版，很慢hhh
# """
# COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集
# --json_path 输入的json文件路径
# --save_path 保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。
# """

# import os 
# import json
# from tqdm import tqdm
# import argparse

# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument('--json_path', default='./instances_val2017.json',type=str, help="input: coco format(json)")
# parser.add_argument('--save_path', default='./labels', type=str, help="specify where to save the output dir of labels")
# arg = parser.parse_args()

# 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]
#     h = box[3]

#     x = x * dw
#     w = w * dw
#     y = y * dh
#     h = h * dh
#     return (x, y, w, h)

# if __name__ == '__main__':
#     json_file =   arg.json_path # COCO Object Instance 类型的标注
#     ana_txt_save_path = arg.save_path  # 保存的路径

#     data = json.load(open(json_file, 'r'))
#     if not os.path.exists(ana_txt_save_path):
#         os.makedirs(ana_txt_save_path)
    
#     id_map = {} # coco数据集的id不连续！重新映射一下再输出！
#     with open(os.path.join(ana_txt_save_path, 'classes.txt'), 'w') as f:
#         # 写入classes.txt
#         for i, category in enumerate(data['categories']): 
#             f.write(f"{category['name']}\n") 
#             id_map[category['id']] = i
#     # print(id_map)

#     for img in tqdm(data['images']):
#         filename = img["file_name"]
#         img_width = img["width"]
#         img_height = img["height"]
#         img_id = img["id"]
#         head, tail = os.path.splitext(filename)
#         ana_txt_name = head + ".txt"  # 对应的txt名字，与jpg一致
#         f_txt = open(os.path.join(ana_txt_save_path, ana_txt_name), 'w')
#         for ann in data['annotations']:
#             if ann['image_id'] == img_id:
#                 box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])
#                 f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))
#         f_txt.close()

运行：

python coco2yolo.py --json_path $JSON_FILE_PATH --save_path $LABEL_SAVE_PATH

$JSON_FILE_PATH是json文件的地址。
$JSON_FILE_PATH是输出目录（默认为工作目录下的./labels目录。

参考链接：

往往能起作用的源代码