每个图像文件对应保存为独立的 JSON 标注文件，之后运 用代码将 JSON 格式文件转换为适配 YOLO-OBB 检测所需的 txt 格式文件。

<think>我们已知YOLO-OBB（Oriented Bounding Box）的标注格式需要每个对象使用一个多边形的表示，通常是一个旋转矩形，由四个角点坐标或中心点、宽高和旋转角度表示。但YOLO-OBB的具体格式可能因实现而异。根据常见实践，YOLO-OBB通常采用以下格式之一： 1. 多边形点集格式：每个对象一行，格式为：`class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4`，其中坐标是归一化的（相对于图像宽度和高度），并且是四个角点的坐标，顺序通常为顺时针或逆时针。 2. 另一种常见格式是使用中心点、宽高和旋转角度：`class_id cx cy w h angle`，同样需要归一化。 但是，请注意，Ultralytics官方YOLOv8目前（截至2024年）主要支持水平矩形框（YOLO格式）和分割多边形，对于旋转矩形（OBB）的支持可能通过扩展实现。因此，我们需要确认目标格式。 根据问题描述，用户希望转换为YOLO-OBB所需的txt格式。我们假设采用多边形点集格式（四个角点）且归一化。 步骤： 1. 读取每个JSON文件，其中包含每个对象的标注信息。 2. 对于每个对象，获取其类别索引（需要将类别名称映射到整数索引）和边界框的表示（通常是旋转矩形的四个角点坐标）。 3. 将四个角点的坐标从绝对坐标（像素坐标）转换为归一化坐标（除以图像宽度和高度）。 4. 按照顺序将四个角点的坐标依次写入一行，并在开头加上类别索引。 5. 每个图像对应一个txt文件，文件名与图像文件名相同（仅扩展名不同）。 注意：归一化坐标计算：`x_normalized = x / image_width`, `y_normalized = y / image_height` 假设JSON结构可能如下（具体结构可能因标注工具而异，这里以常见格式为例）： ```json { "image_width": 1024, "image_height": 768, "objects": [ { "category": "car", "bbox": [x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4] // 四个角点的坐标 }, // ... 其他对象 ] } ``` 或者，有时旋转矩形可能用中心点、宽高和角度表示，那么我们需要将其转换为四个角点。但问题中用户没有提供JSON的具体结构，所以我们需要根据实际情况调整。 由于用户没有提供JSON的具体结构，这里我们假设JSON中已经直接提供了四个角点的坐标（按顺序）。 转换步骤示例（代码）： 1. 遍历每个JSON文件。 2. 读取图像宽高和对象列表。 3. 对于每个对象，获取类别名，并映射为整数类别索引（需要用户提供类别映射表，例如：{"car":0, "person":1, ...}）。 4. 获取该对象的四个角点坐标（假设顺序为[x1,y1, x2,y2, x3,y3, x4,y4]）。 5. 归一化坐标：将每个x除以图像宽度，每个y除以图像高度。 6. 将归一化后的坐标按顺序写入一行：`class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4` 7. 每个对象一行，写入与图像同名的txt文件中。 注意：如果JSON中的bbox不是四个角点，而是旋转矩形的其他表示（如中心点、宽高、角度），则需要先计算四个角点。 下面是一个Python代码示例，假设JSON结构如上所述（直接提供四个角点）： ```python import json import os # 类别映射表，根据实际情况修改 class_map = { "car": 0, "person": 1, # ... 其他类别 } # 假设JSON文件所在的目录 json_dir = "/path/to/json_dir" # 输出txt文件的目录 txt_dir = "/path/to/txt_dir" # 确保输出目录存在 os.makedirs(txt_dir, exist_ok=True) # 遍历JSON目录 for json_file in os.listdir(json_dir): if not json_file.endswith('.json'): continue # 读取JSON文件 with open(os.path.join(json_dir, json_file), 'r') as f: data = json.load(f) image_width = data['image_width'] image_height = data['image_height'] objects = data['objects'] # 准备写入txt文件 txt_filename = os.path.splitext(json_file)[0] + '.txt' with open(os.path.join(txt_dir, txt_filename), 'w') as f_out: for obj in objects: category = obj['category'] if category not in class_map: continue # 或者跳过，或者报错 class_id = class_map[category] # 假设bbox是四个角点的列表，顺序为[x1,y1, x2,y2, x3,y3, x4,y4] bbox = obj['bbox'] # 这是一个包含8个数字的列表 # 归一化 normalized_bbox = [] for i in range(0, len(bbox), 2): x = bbox[i] / image_width y = bbox[i+1] / image_height normalized_bbox.append(x) normalized_bbox.append(y) # 写入一行：类别id和8个归一化坐标 line = f"{class_id} " + " ".join([f"{coord:.6f}" for coord in normalized_bbox]) + "\n" f_out.write(line) print("转换完成！") ``` 如果JSON中的bbox是旋转矩形的其他表示形式，例如中心点(cx,cy)、宽度(w)、高度(h)和角度(angle)，那么我们需要将其转换为四个角点。转换方法如下： 1. 计算旋转矩形的四个角点（在图像坐标系中）： - 首先，计算未旋转的矩形四个角点（相对于中心点）： - 左上：(-w/2, -h/2) - 右上：(w/2, -h/2) - 右下：(w/2, h/2) - 左下：(-w/2, h/2) - 然后，根据角度（弧度）旋转这些点（绕中心点旋转）： - 旋转公式： $$ x' = x \cdot \cos(\theta) - y \cdot \sin(\theta) $$ $$ y' = x \cdot \sin(\theta) + y \cdot \cos(\theta) $$ - 最后，将旋转后的点加上中心点坐标，得到绝对坐标。 2. 然后归一化。 因此，如果JSON中是这种格式，我们需要在代码中增加转换步骤。 由于用户没有提供JSON的具体结构，我们提供了两种情况的思路。用户需要根据自己JSON的实际结构调整代码。 另外，注意角度单位：有些标注工具使用角度制，有些使用弧度制，需要统一。通常旋转角度在数学公式中使用弧度制，但标注工具可能使用角度制（如DOTA数据集使用角度制，且角度定义为从水平轴（x轴）逆时针旋转）。所以转换时要注意。 如果用户提供的是DOTA格式的标注（使用四个角点），那么可以直接使用上面的代码（因为DOTA的标注就是四个角点的绝对坐标）。 总结：用户需要明确自己的JSON结构，然后调整代码以正确读取边界框信息，并转换为四个归一化的角点坐标。 相关问题： 1. 如何将旋转矩形（中心点、宽高、角度）转换为四个角点坐标？ 2. 如果JSON中的角度是角度制，如何转换为弧度制？ 3. YOLO-OBB的标注格式中，四个角点的顺序有什么要求？ 4. 如何处理不同标注工具生成的JSON格式差异？ 5. 如果图像中没有对象，是否需要生成空的txt文件？</think>要将JSON格式的图像标注文件转换为适配YOLO-OBB（Oriented Bounding Box）的TXT格式文件，需遵循以下步骤和格式规范： ### 一、YOLO-OBB标注格式要求 每个对象对应一行数据，格式为： `class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4` 其中： - `class_id`：物体类别索引（整数） - `x1 y1 ... x4 y4`：**归一化**的四边形角点坐标（4个点，共8个值） - 坐标值需按**顺时针或逆时针顺序**排列（需统一） - 所有坐标值需归一化到 `[0,1]` 范围： $$ x_{\text{norm}} = \frac{x_{\text{pixel}}}{ \text{image\_width} } , \quad y_{\text{norm}} = \frac{y_{\text{pixel}}}{ \text{image\_height} } $$ ### 二、转换步骤（Python示例） ```python import json import os # 类别映射字典（根据实际数据集修改） class_map = {"car": 0, "ship": 1, "airplane": 2} # 示例 def json_to_yolo_obb(json_path, output_dir): with open(json_path) as f: data = json.load(f) # 获取图像尺寸 width = data["image_width"] # JSON中图像宽字段名 height = data["image_height"] # JSON中图像高字段名 # 准备输出文件路径 txt_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + ".txt") with open(txt_path, 'w') as f_out: for obj in data["objects"]: # 遍历所有标注对象 # 获取类别ID class_name = obj["category"] class_id = class_map.get(class_name, -1) # 未定义类别返回-1 # 获取四边形坐标（假设JSON中为8个值的列表[x1,y1,x2,y2,...]） points = obj["bbox"] # 根据实际JSON字段名调整 # 坐标归一化 normalized_points = [ points[i] / width if i % 2 == 0 else points[i] / height for i in range(len(points)) ] # 写入TXT行：class_id + 8个归一化坐标 line = f"{class_id} " + " ".join(f"{p:.6f}" for p in normalized_points) + "\n" f_out.write(line) # 批量转换 json_dir = "/path/to/json_folder" output_dir = "/path/to/output_txt" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for json_file in os.listdir(json_dir): if json_file.endswith(".json"): json_to_yolo_obb(os.path.join(json_dir, json_file), output_dir) ``` ### 三、关键注意事项 1. **坐标顺序**：确保所有四边形的角点顺序（顺时针/逆时针）保持一致 2. **归一化计算**： $$ (x_{\text{norm}}, y_{\text{norm}}) = \left( \frac{x}{W}, \frac{y}{H} \right) $$ 其中 $W$ 为图像宽度，$H$ 为图像高度 3. **JSON字段适配**： - 根据实际JSON结构调整字段路径（如 `data["objects"]` 可能为 `data["shapes"]`） - 旋转框表示可能需转换为四边形角点（若JSON中是 `(cx, cy, w, h, angle)` 格式，需先进行坐标转换） ### 四、验证示例 原始JSON片段： ```json { "image_width": 1024, "image_height": 768, "objects": [ { "category": "car", "bbox": [256, 192, 768, 192, 768, 576, 256, 576] // 四边形坐标 } ] } ``` 转换后TXT内容： ``` 0 0.250000 0.250000 0.750000 0.250000 0.750000 0.750000 0.250000 0.750000 ``` ### 五、常见问题处理 - **旋转框转换**：若JSON使用 `(cx, cy, w, h, angle)` 格式，需计算四边形角点： ```python import math def rotated_rect_to_points(cx, cy, w, h, angle): # 角度转弧度 angle_rad = math.radians(angle) # 计算旋转后的角点 corners = [] for dx, dy in [(-w/2, -h/2), (w/2, -h/2), (w/2, h/2), (-w/2, h/2)]: x_rot = dx * math.cos(angle_rad) - dy * math.sin(angle_rad) + cx y_rot = dx * math.sin(angle_rad) + dy * math.cos(angle_rad) + cy corners.extend([x_rot, y_rot]) return corners ``` - **空文件处理**：当图像无目标时，生成空TXT文件 - **坐标顺序验证**：使用可视化工具检查转换后的四边形是否正确 完成转换后，目录结构应符合Ultralytics要求： ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ # 存放转换后的TXT文件 ```