如何写一个python script统一转换数据集变COCO format？
问题：
我今天有一系列的医学影像Dataset， 比如
Public datasets
RSNA kaggle challenge dataset
CBIS-DDSM dataset
INbreast dataset
Private dataset
等
接者我想做一系列的object detection算法去跑。
但在这之前， 我想我应该先把所有dataset集中起来统一变成COCO dataset格式对吧？
那我能够用什么样的python 脚本做到这件事呢？
that's all.
附上我的workflow概念图
该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
你的问题很有意义，因为现在许多机器学习算法使用COCO格式的数据集，所以我们需要将其他格式的数据集转换为COCO格式。
可以使用Python脚本来实现数据集统一转换为COCO格式。
首先，我们需要安装相关的Python类库，如Numpy、Pandas等。它们可以帮助我们读取不同格式的数据集，如csv、json等。然后，我们需要创建一个python类，用来定义COCO格式的数据集。这个类应该包括所有COCO格式数据集的属性，如图像大小、图像数量、注释信息等。
之后，我们就可以开始写此脚本了。这里列出一些步骤：
- 使用Pandas读取不同格式的数据集。
- 将数据集转换为COCO格式的数据集，并保存到文件中。
- 确定图像大小、图像数量和注释信息。
- 根据COCO格式的要求，将数据集转换为JSON格式文件。
- 保存JSON文件。
class COCODataset:
def __init__(self):
self.image_size = None # 图片大小
self.image_num = None # 图片数量
self.annotation_info = [] # 注释信息
def read_data(self, data_file):
# 使用Pandas读取不同格式的数据集
pass
def save_data(self, data_file):
# 将数据集转换为COCO格式的数据集，并保存到文件中
pass
def get_image_info(self):
# 确定图像大小、图像数量和注释信息
pass
def convert_to_coco(self):
# 根据COCO格式的要求，将数据集转换为JSON格式文件
pass
def save_coco(self, json_file):
# 保存JSON文件
pass
如果回答有帮助，望采纳。
参考GPT和自己的思路，要将多个医学影像数据集转换为COCO数据集，需要以下步骤：
对每个医学影像数据集进行标注，并将标注信息存储在对应的JSON文件中。
将每个数据集中的影像文件和对应的JSON文件组合成一个COCO格式的JSON文件。
将COCO格式的JSON文件转换为COCO数据集格式。
以下是一个Python示例代码，可以自动将多个医学影像数据集转换成COCO数据集。
import os
import json
import numpy as np
from PIL import Image
# 定义类别列表
categories = [
{"id": 1, "name": "class1", "supercategory": ""},
{"id": 2, "name": "class2", "supercategory": ""}
]
# 定义转换函数
def convert_to_coco(dataset_dir, annotation_file):
# 初始化变量
images = []
annotations = []
image_id = 0
annotation_id = 0
# 遍历每个数据集
for dataset_name in os.listdir(dataset_dir):
dataset_path = os.path.join(dataset_dir, dataset_name)
if not os.path.isdir(dataset_path):
continue
# 读取影像和标注文件
image_dir = os.path.join(dataset_path, "images")
annotation_path = os.path.join(dataset_path, "annotations.json")
with open(annotation_path, "r") as f:
annotation_data = json.load(f)
# 处理每个影像和标注
for i, image_info in enumerate(annotation_data["images"]):
# 读取影像文件
image_path = os.path.join(image_dir, image_info["file_name"])
image = Image.open(image_path)
width, height = image.size
# 添加影像信息
image_id += 1
image_info["id"] = image_id
image_info["width"] = width
image_info["height"] = height
images.append(image_info)
# 处理每个标注
for j, annotation_info in enumerate(annotation_data["annotations"]):
if annotation_info["image_id"] == image_info["id"]:
# 添加标注信息
annotation_id += 1
annotation_info["id"] = annotation_id
annotation_info["category_id"] = annotation_info["class"]
del annotation_info["class"]
annotations.append(annotation_info)
# 保存COCO格式的JSON文件
coco_data = {
"info": {},
"licenses": [],
"categories": categories,
"images": images,
"annotations": annotations
}
with open(annotation_file, "w") as f:
json.dump(coco_data, f)
# 调用转换函数
convert_to_coco("path/to/dataset", "path/to/coco.json")
上述代码中，convert_to_coco函数接受两个参数，第一个参数是医学影像数据集的根目录，第二个参数是COCO格式的JSON文件的路径。函数首先定义了类别列表，然后遍历每个医学影像数据集，读取影像和标注文件，然后将每个影像和标注转换成COCO格式。
如果对您有帮助，请给与采纳，谢谢。
该回答引用ChatGPT
有疑问或者不懂的可以回复我
是的，将所有的医学影像数据集转换成COCO数据集格式可以使得它们更易于用于目标检测算法训练。下面是一些可以用来完成此任务的Python脚本：
1、使用detectron2中的内置函数convert_to_coco_json将数据集转换为COCO格式。需要安装detectron2，使用以下命令：
pip install detectron2
使用示例代码：
import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.data import MetadataCatalog, DatasetCatalog
# 注册数据集
register_coco_instances("my_dataset_train", {}, "train_annotation.json", "train_images")
register_coco_instances("my_dataset_val", {}, "val_annotation.json", "val_images")
# 显示数据集元数据
metadata = MetadataCatalog.get("my_dataset_train")
print(metadata)
# 将数据集添加到数据集目录
DatasetCatalog.register("my_dataset_train", lambda: get_my_dataset_dicts("train"))
DatasetCatalog.register("my_dataset_val", lambda: get_my_dataset_dicts("val"))
2、使用labelImg将每个数据集中的图像手动标记并将它们转换为COCO数据集格式。使用labelImg需要安装 PyQt5，使用以下命令：
pip install pyqt5
使用示例代码：
# 运行labelImg
labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
其中，[IMAGE_PATH]是数据集中的图像路径，[PRE-DEFINED CLASS FILE]是一个文本文件，其中包含了数据集中的类别名称列表。
3、使用mmcv中的内置函数MMDetection中的内置函数将数据集转换为COCO格式。需要安装mmcv和MMDetection，使用以下命令：
pip install mmcv-full
pip install mmdetection
使用示例代码：
from mmdet.datasets.builder import build_dataset
from mmdet.datasets.coco import CocoDataset
# 构建数据集
cfg = dict(
type='CocoDataset',
ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json',
img_prefix='data/coco/train2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
])
dataset = build_dataset(cfg)
# 显示数据集信息
print(dataset.CLASSES)
完整示例
import json
import os
from PIL import Image
# 定义类别名称和ID的映射关系
categories = [
{'id': 1, 'name': 'cat'},
{'id': 2, 'name': 'dog'},
]
# 定义COCO格式的数据结构
coco_data = {
"info": {},
"licenses": [],
"images": [],
"annotations": [],
"categories": categories
}
# 读取图像文件并添加到COCO格式的数据结构中
image_id = 1
for filename in os.listdir("images"):
if filename.endswith(".jpg"):
image = Image.open(os.path.join("images", filename))
width, height = image.size
image_data = {
"id": image_id,
"file_name": filename,
"width": width,
"height": height
}
coco_data["images"].append(image_data)
# 读取标注文件并添加到COCO格式的数据结构中
annotation_id = 1
with open(os.path.join("annotations", f"{os.path.splitext(filename)[0]}.xml"), "r") as f:
# 在这个示例中，我们假设标注文件采用Pascal VOC格式
# 在读取标注文件时，需要根据数据集的不同进行适当修改
# 在这里，我们仅从标注文件中读取一个框，并将其转换为COCO格式的注释
# 实际上，标注文件可能包含多个框和其他信息，需要适当修改以适应数据集的特定格式
annotation = f.read()
x1 = int(annotation.split("<xmin>")[1].split("</xmin>")[0])
y1 = int(annotation.split("<ymin>")[1].split("</ymin>")[0])
x2 = int(annotation.split("<xmax>")[1].split("</xmax>")[0])
y2 = int(annotation.split("<ymax>")[1].split("</ymax>")[0])
bbox_width = x2 - x1
bbox_height = y2 - y1
annotation_data = {
"id": annotation_id,
"image_id": image_id,
"category_id": 1,
"bbox": [x1, y1, bbox_width, bbox_height],
"area": bbox_width * bbox_height,
"iscrowd": 0
}
coco_data["annotations"].append(annotation_data)
annotation_id += 1
image_id += 1
# 将COCO格式的数据结构写入JSON文件中
with open("output.json", "w") as f:
json.dump(coco_data, f)
下面是一个简单的Python脚本示例，可以将一个包含标注信息的PASCAL VOC格式的数据集转换为COCO格式。该脚本使用了COCO API中的pycococreatortools库来完成数据格式转换。您可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改和扩展。
import json
import os
from pycococreatortools import pycococreatortools
# 设置数据集路径和输出路径
data_dir = "/path/to/dataset"
output_dir = "/path/to/output"
# 设置COCO格式的类别ID和类别名称
classes = {
0: "background",
1: "person",
2: "car",
# ...
}
# 遍历数据集中的每个图像，并将其转换为COCO格式
image_id = 0
annotation_id = 0
coco_data = {
"images": [],
"annotations": [],
"categories": []
}
for image_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, "JPEGImages")):
# 读取图像信息
image_path = os.path.join(data_dir, "JPEGImages", image_file)
image = {
"id": image_id,
"file_name": image_file,
"height": 0, # TODO: 根据实际图像尺寸修改
"width": 0,
}
coco_data["images"].append(image)
# 读取标注信息
annotation_file = os.path.join(data_dir, "Annotations", os.path.splitext(image_file)[0] + ".xml")
annotation = pycococreatortools.create_annotation_from_xml(
image_id=image_id,
annotation_id=annotation_id,
annotation_file=annotation_file,
classes=classes
)
coco_data["annotations"].append(annotation)
annotation_id += 1
image_id += 1
# 添加类别信息
for class_id, class_name in classes.items():
category = {
"id": class_id,
"name": class_name,
"supercategory": "",
}
coco_data["categories"].append(category)
# 写入COCO格式的JSON文件
with open(os.path.join(output_dir, "annotations.json"), "w") as f:
json.dump(coco_data, f)
这个示例脚本假设数据集中包含JPEG图像和PASCAL VOC格式的XML标注文件。您需要修改脚本中的data_dir和output_dir变量，以及classes字典来适应自己的数据集和类别信息。
运行脚本后，将生成一个名为annotations.json的COCO格式的JSON文件，其中包含图像、标注和类别信息。该文件可以用于训练和评估COCO格式的目标检测模型。
以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：
将不同的数据集转换为COCO格式需要进行以下步骤：
- 读取原始数据集并解析标注数据
- 将解析的标注数据转换为COCO格式
- 保存COCO格式的数据集
可以编写一个Python脚本来执行这些步骤：
import os
import json
import shutil
# 定义类别列表
class_names = ['class1', 'class2', 'class3']
# 定义函数用于解析原始数据集中的标注信息
def parse_annotations(data_dir):
# TODO: 解析原始数据集中的标注信息
return annotations
# 定义函数用于将标注数据转换为COCO格式
def convert_to_coco(annotations):
# 初始化COCO格式数据
coco = {
"info": {},
"licenses": [],
"categories": [],
"images": [],
"annotations": []
}
# 添加类别信息到COCO格式数据
for i, class_name in enumerate(class_names):
coco["categories"].append({
"id": i + 1,
"name": class_name,
"supercategory": "object"
})
# TODO: 将标注数据转换为COCO格式
return coco
# 定义函数用于保存COCO格式数据集
def save_coco_dataset(coco, output_dir):
# 创建输出目录
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# 保存COCO格式数据集
with open(os.path.join(output_dir, "annotations.json"), "w") as f:
json.dump(coco, f)
# TODO: 复制图像文件到输出目录
# 解析原始数据集中的标注信息
annotations = parse_annotations("path/to/dataset")
# 将标注数据转换为COCO格式
coco = convert_to_coco(annotations)
# 保存COCO格式数据集
save_coco_dataset(coco, "path/to/output")
上面的脚本示例提供了一个基本的框架，需要根据实际情况进行修改和扩展。其中 parse_annotations() 函数需要根据不同数据集的标注格式进行解析，而 save_coco_dataset() 函数需要根据不同数据集的图像文件存储位置进行修改。同时，需要注意的是，转换后的COCO格式数据集可能会比原始数据集占用更多的存储空间。
你可以编写一个py脚本，通过读取各个数据集中的注释文件（比如 XML、CSV 等），将其转换为COCO数据集格式。以下是一个简单的示例脚本：
import json
import os
# 定义 COCO 数据集的基本格式
coco_dataset = {
"info": {
"description": "",
"url": "",
"version": "",
"year": 0,
"contributor": "",
"date_created": ""
},
"licenses": [],
"images": [],
"annotations": [],
"categories": []
}
# 定义各个类别的 ID 和名称
category_mapping = {
0: "class0",
1: "class1",
# ...
}
# 设置各个数据集的路径和注释文件格式
datasets = {
"dataset1": {
"path": "/path/to/dataset1",
"annotation_file": "annotations.csv"
},
"dataset2": {
"path": "/path/to/dataset2",
"annotation_file": "annotations.xml"
},
# ...
}
# 定义图片 ID 的初始值
image_id = 0
# 遍历各个数据集，读取注释文件并转换为 COCO 数据集格式
for dataset_name, dataset in datasets.items():
dataset_path = dataset["path"]
annotation_file = os.path.join(dataset_path, dataset["annotation_file"])
# 读取注释文件
# TODO: 根据不同的数据集和注释文件格式进行相应的读取和解析
annotations = ...
# 遍历每个注释项，转换为 COCO 数据集格式
for annotation in annotations:
# 创建新的图片项
image_item = {
"id": image_id,
"width": annotation["width"],
"height": annotation["height"],
"file_name": annotation["file_name"],
"license": 0,
"flickr_url": "",
"coco_url": "",
"date_captured": ""
}
coco_dataset["images"].append(image_item)
# 遍历每个目标，转换为 COCO 数据集格式
for obj in annotation["objects"]:
category_id = obj["category_id"]
category_name = category_mapping[category_id]
# 创建新的注释项
annotation_item = {
"id": len(coco_dataset["annotations"]),
"image_id": image_id,
"category_id": category_id,
"segmentation": [],
"area": obj["area"],
"bbox": obj["bbox"],
"iscrowd": 0
}
coco_dataset["annotations"].append(annotation_item)
image_id += 1
# 定义 COCO 数据集的基本信息
coco_dataset["info"]["description"] = "My COCO Dataset"
coco_dataset["info"]["version"] = "1.0"
coco_dataset["info"]["year"] = 2023
# 定义各个类别的信息
for category_id, category_name in category_mapping.items():
category_item = {
"id": category_id,
"name": category_name,
"supercategory": ""
}
coco_dataset["categories"].append(category_item