在目标检测任务中,了解数据集中各个类别的数量是非常重要的。通过统计类别数量,可以了解数据集的分布情况,进而为模型训练和评估提供参考。
本文将介绍如何使用Python编写一个程序,来统计目标检测数据集中各个类别的数量。将使用Python的os和json库来读取和处理JSON格式的注释文件。
import os
import json
def count_category_ids(folder_path, target_id=None):
# 获取文件夹中所有的JSON文件
json_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('coco_filtered.json')]
category_id_counts = {} # 存储各个 category_id 的数量
# 循环遍历每个JSON文件
for file_name in json_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 读取JSON文件
with open(file_path, 'r') as file:
data = json.load(file)
# 统计各个 category_id 的数量
for annotation in data['annotations']:
category_id = annotation.get('category_id')
if category_id is not None:
if target_id is None or category_id == target_id:
if category_id not in category_id_counts:
category_id_counts[category_id] = 0
category_id_counts[category_id] += 1
# 打印各个 category_id 的数量
for category_id, count in category_id_counts.items():
print(f"category_id {category_id} 的数量为: {count}")
return category_id_counts
# 定义文件夹路径
folder_path = '/codeyard/yolov5_6.0/data_MS_ALLlabels'
# 如果要统计特定的 category_id,将其作为参数传递
target_category_id = None
# 如果 target_id 不为 None,则统计特定的 category_id,否则统计所有 category_id
category_counts = count_category_ids(folder_path, target_id=target_category_id)
上述程序定义了一个名为count_category_ids的函数,该函数接受一个文件夹路径作为输入,并可选择性地传递一个目标类别ID进行统计。
程序首先获取指定文件夹中所有以coco_filtered.json结尾的JSON文件,并将其存储在json_files列表中。然后,它创建一个空字典category_id_counts,用于存储各个类别ID的数量。
接下来,程序循环遍历每个JSON文件,读取文件内容,并开始统计各个类别ID的数量。对于每个注释(annotation)对象,它会提取category_id字段的值,并根据目标类别ID的选择进行统计。如果目标类别ID为None,则统计所有类别ID;否则,只统计与目标类别ID相等的类别ID。
每次出现一个新的类别ID时,程序将在category_id_counts字典中创建对应的键,并将值初始化为0。然后,它会增加相应类别ID的计数器。
最后,程序会打印每个类别ID及其对应的数量。