Блог

Я преобразовал свой ограничительный прямоугольник json в формат yolo darknet. Но во время процесса обучения он показывает и ошибку,

Не удается открыть файл ярлыка. (Это может быть нормально, только если вы используете MSCOCO): data/obj/Avacado_retraining__172.txt

Код, используемый для преобразования :

 import os
import cv2
import json
from PIL import Image
import shutil
import utils

def json2yolo(labels_dir, index,img_dir1,Result_path):

    for jsons in os.listdir(labels_dir):


        with open(os.path.join(labels_dir,jsons),"r") as json_data:
            json_data = json.load(json_data)
            for objects in json_data:
                # if objects=="_via_img_metadata":
                    for filename in json_data[objects]:
                        for regions in json_data[objects]['regions']:
                            if regions is not None:
                                filename=json_data[objects]['filename']
                                

                                xmin=float(regions['shape_attributes']['x'])
                                ymin=float(regions['shape_attributes']['y'])
                                width=float(regions['shape_attributes']['width']) 
                                height=float(regions['shape_attributes']['height'])
                                xmax=xmin width
                                ymax=ymin height


                                b = (float(xmin), float(xmax), float(ymin), float(ymax))
                                im=Image.open(os.path.join(img_dir1,filename))
                                w= int(im.size[0])
                                h= int(im.size[1])
                                bb = utils.yolo_convert((w,h), b)
                                with open(os.path.join(Result_path,filename[:-3] "txt"), "a ") as txt:          
                                    # print(str(index)," ",bb)
                                    txt.write(str(index)   " "   " ".join([str(a) for a in bb])   'n')

                                



dataset_path="./dataset"
images_path=os.path.join(dataset_path,"images")
labels_path=os.path.join(dataset_path,"labels")
Result_path=os.path.join(dataset_path,"Result")

index=0

json2yolo(labels_path, index,images_path,Result_path)