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计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

news 来源：原创 2025/9/16 19:18:59

第一章：计算机视觉中图像的基础认知
第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)
第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)
第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)
第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)
第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易(附代码)
第七章：MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)
第八章：探索YOLO技术：目标检测的高效解决方案
第九章：计算机视觉：主流数据集整理
第十章：生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)
第十一章：计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
第十二章：计算机视觉：YOLOv11遥感图像目标检测(附代码)

在计算机视觉（CV）领域，无论是进行目标检测、图像分类还是其他任务，理解如何处理不同格式的数据集以及掌握训练过程中涉及的关键指标至关重要。本文将探讨三种经典的数据格式（VOC、YOLO、COCO）

一、VOC 格式

VOC（Visual Object Classes）格式是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注标准，尤其常见于PASCAL VOC挑战赛中。它使用XML文件来存储图像中的对象位置信息和类别信息。

文件结构与内容

每个图像对应一个XML文件，该文件包含了图像的基本信息以及图像中每个对象的位置和类别标签。以下是一个典型的VOC格式XML文件的内容示例：

<annotation><folder>images</folder><filename>000001.jpg</filename><size><width>500</width><height>375</height><depth>3</depth></size><object><name>dog</name><pose>Left</pose><truncated>1</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>263</xmin><ymin>211</ymin><xmax>324</xmax><ymax>339</ymax></bndbox></object><object><name>person</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>159</xmin><ymin>59</ymin><xmax>281</xmax><ymax>287</ymax></bndbox></object>
</annotation>

关键元素说明

  • <folder>：包含图像的文件夹名称。
  • <filename>：图像文件名。
  • <size>：描述图像尺寸，包括宽度、高度和深度（通常是3表示RGB图像）。
  • <object>：每个对象的信息块，可以有多个，每个对象包含：
    • <name>：对象类别名称。
    • <pose>：拍摄时物体的姿态。
    • <truncated>：指示物体是否被裁剪（部分位于图像外）。
    • <difficult>：指示物体是否难以识别。
    • <bndbox>：边界框坐标，包括：
      • <xmin>, <ymin>：边界框左上角的绝对坐标（像素值）。
      • <xmax>, <ymax>：边界框右下角的绝对坐标（像素值）。

处理VOC数据的Python代码示例

下面是一个简单的例子，展示如何读取并解析VOC格式的XML文件，并提取其中的对象信息：

from xml.etree import ElementTreedef parse_voc_xml(file_path):tree = ElementTree.parse(file_path)root = tree.getroot()# 获取图像尺寸img_width = int(root.find("size/width").text)img_height = int(root.find("size/height").text)objects = []for obj in root.findall("object"):name = obj.find("name").textxmin = int(obj.find("bndbox/xmin").text)ymin = int(obj.find("bndbox/ymin").text)xmax = int(obj.find("bndbox/xmax").text)ymax = int(obj.find("bndbox/ymax").text)objects.append({"name": name,"bbox": [xmin, ymin, xmax, ymax]})return img_width, img_height, objects# 使用示例
file_path = "path/to/voc_annotation.xml"
width, height, objs = parse_voc_xml(file_path)
print(f"Image width: {width}, height: {height}")
for obj in objs:print(obj)

此代码段展示如何从给定的VOC格式XML文件中提取图像尺寸和每个对象的位置及类别信息。

二、YOLO 格式

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它使用一种特定的数据标注格式来描述图像中的对象位置和类别信息。与VOC或COCO等其他数据格式不同，YOLO格式采用文本文件（.txt）存储每个图像的标注信息，这些信息包括对象的类别ID及其边界框的位置坐标。

文件结构与内容

对于每张图像，YOLO格式会有一个对应的文本文件，该文件中每一行代表一个对象，并且包含五个数值：

  1. 类别ID（cls_id）
  2. 边界框中心点的x坐标（x_center）
  3. 边界框中心点的y坐标（y_center）
  4. 边界框的宽度（w）
  5. 边界框的高度（h）

所有坐标都是相对坐标，即相对于图像宽度和高度的比例值（0到1之间的小数），而不是绝对像素值。以下是YOLO格式的一个简单示例：

假设有一张分辨率为640x480的图片，其中包含两个对象：一只狗和一个人。相应的YOLO格式标注文件可能如下所示：

0 0.500000 0.600000 0.250000 0.300000 # 狗
1 0.300000 0.200000 0.100000 0.150000 # 人
  • 第一行表示“狗”的类别ID为0，其边界框中心位于图像宽度的50%、高度的60%，宽度占整个图像宽度的25%，高度占30%。
  • 第二行表示“人”的类别ID为1，其边界框中心位于图像宽度的30%、高度的20%，宽度占整个图像宽度的10%，高度占15%。
    在这里插入图片描述

处理YOLO数据的Python代码示例

以下是一个简单的例子，展示如何将VOC格式转换为YOLO格式，并读取YOLO格式的数据。

from xml.etree import ElementTreedef voc_to_yolo(voc_file_path, output_file_path, label2idx):tree = ElementTree.parse(voc_file_path)root = tree.getroot()img_width = int(root.find("size/width").text)img_height = int(root.find("size/height").text)with open(output_file_path, 'w') as f:for obj in root.findall("object"):name = obj.find("name").textcls_id = label2idx[name]xmin = int(obj.find("bndbox/xmin").text)ymin = int(obj.find("bndbox/ymin").text)xmax = int(obj.find("bndbox/xmax").text)ymax = int(obj.find("bndbox/ymax").text)# 这是计算边界框左上角和右下角的x坐标的平均值，即边界框中心点的x坐标（以像素为单位）。x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / img_width# 这是计算边界框左上角和右下角的y坐标的平均值，即边界框中心点的y坐标（以像素为单位）。y_center = (ymin + ymax) / 2.0 / img_heightwidth = (xmax - xmin) / float(img_width)height = (ymax - ymin) / float(img_height)line = f"{cls_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"f.write(line)# 示例用法
label2idx = {"dog": 0, "person": 1}
voc_file_path = "path/to/voc_annotation.xml"
output_file_path = "path/to/output.txt"
voc_to_yolo(voc_file_path, output_file_path, label2idx)

在YOLO格式中，边界框的坐标是以相对坐标的形式表示的，而不是绝对像素值。具体来说，x_center 和 y_center 分别代表边界框中心点相对于图像宽度和高度的比例值（范围从0到1），而 w 和 h 分别代表边界框的宽度和高度相对于图像宽度和高度的比例值。

公式解释

x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / img_width
y_center = (ymin + ymax) / 2.0 / img_height

计算边界框中心点的相对坐标

  1. 计算边界框中心点的绝对坐标：

    • (xmin + xmax) / 2.0：这是计算边界框左上角和右下角的x坐标的平均值，即边界框中心点的x坐标（以像素为单位）。
    • (ymin + ymax) / 2.0：这是计算边界框左上角和右下角的y坐标的平均值，即边界框中心点的y坐标（以像素为单位）。

  2. 转换为相对坐标：

    • / img_width：将边界框中心点的x坐标除以图像的宽度，得到一个比例值（范围从0到1）。例如，如果边界框中心点的x坐标是320像素，而图像的宽度是640像素，则 x_center 的值为 320 / 640 = 0.5。
    • / img_height：将边界框中心点的y坐标除以图像的高度，得到一个比例值（范围从0到1）。例如，如果边界框中心点的y坐标是240像素，而图像的高度是480像素，则 y_center 的值为 240 / 480 = 0.5。

示例

假设有一张分辨率为640x480的图片，其中有一个对象的边界框坐标如下：

  • xmin = 100
  • ymin = 150
  • xmax = 300
  • ymax = 350

根据上述公式计算：

  1. 计算边界框中心点的绝对坐标：

    • x_center_abs = (100 + 300) / 2.0 = 200
    • y_center_abs = (150 + 350) / 2.0 = 250

  2. 转换为相对坐标：

    • x_center_rel = 200 / 640 ≈ 0.3125
    • y_center_rel = 250 / 480 ≈ 0.5208

因此，在YOLO格式的标注文件中，该对象的标注信息可能如下所示：

0 0.3125 0.5208 0.3125 0.4167

其中：

  • 0 是类别ID。
  • 0.3125 是边界框中心点的x坐标相对于图像宽度的比例值。
  • 0.5208 是边界框中心点的y坐标相对于图像高度的比例值。
  • 0.3125 是边界框宽度相对于图像宽度的比例值（(300 - 100) / 640 = 200 / 640 ≈ 0.3125）。
  • 0.4167 是边界框高度相对于图像高度的比例值（(350 - 150) / 480 = 200 / 480 ≈ 0.4167）。

读取YOLO格式数据

def read_yolo_annotations(file_path):annotations = []with open(file_path, 'r') as f:lines = f.readlines()for line in lines:parts = line.strip().split()cls_id = int(parts[0])x_center, y_center, w, h = map(float, parts[1:])annotations.append({"cls_id": cls_id,"bbox": [x_center, y_center, w, h]})return annotations# 示例用法
file_path = "path/to/yolo_annotation.txt"
annotations = read_yolo_annotations(file_path)
for annotation in annotations:print(annotation)

通过上述示例，可以轻松地在VOC格式和YOLO格式之间进行转换，并读取YOLO格式的数据。这对于准备训练数据集或进行数据分析非常有用。

三、COCO 格式

COCO（Common Objects in Context）格式是一种广泛用于计算机视觉任务，特别是目标检测、分割和关键点检测的数据标注标准。它采用JSON文件来存储图像及其对应的注释信息，具有高度结构化的特点，支持复杂的多对象标注。

文件结构与内容

COCO格式的JSON文件通常包含以下几个主要部分：

  1. images: 包含图像的基本信息。
  2. annotations: 描述图像中的每个对象或区域的信息。
  3. categories: 定义所有可能的对象类别。

以下是一个简化的COCO格式JSON文件示例：

{"images": [{"id": 0,"width": 640,"height": 480,"file_name": "000000000009.jpg"}],"annotations": [{"id": 1,"image_id": 0,"category_id": 1,"bbox": [100, 150, 200, 200],"area": 40000,"iscrowd": 0},{"id": 2,"image_id": 0,"category_id": 2,"bbox": [300, 200, 100, 150],"area": 15000,"iscrowd": 0}],"categories": [{"id": 1,"name": "person","supercategory": "person"},{"id": 2,"name": "dog","supercategory": "animal"}]
}
  • images: 每个元素包含一个图像的信息，如ID、宽度、高度和文件名。
  • annotations: 每个元素描述一个对象的位置（通过边界框bbox）、面积area、是否为群体对象iscrowd等信息。
  • categories: 定义了所有可能的对象类别及其ID。

关键字段解释

  • bbox: 边界框的坐标，格式为 [x, y, width, height]，其中x和y是边界框左上角的绝对坐标（像素值），width和height是边界框的宽度和高度（同样以像素为单位）。
  • area: 对象的面积，对于目标检测任务，这通常是边界框的面积（宽度乘以高度）。
  • iscrowd: 标记该对象是否为群体对象（例如一群人聚集在一起）。如果为1，则表示该对象是一个群体；如果为0，则表示单独的对象。

处理COCO数据的Python代码示例

下面是一个简单的例子，展示如何读取并解析COCO格式的JSON文件，并提取其中的对象信息：

import jsondef parse_coco_json(file_path):with open(file_path, 'r') as f:data = json.load(f)images = {img['id']: img for img in data['images']}categories = {cat['id']: cat for cat in data['categories']}annotations = []for ann in data['annotations']:image_info = images[ann['image_id']]category_info = categories[ann['category_id']]annotation = {"image_id": ann['image_id'],"filename": image_info['file_name'],"category_id": ann['category_id'],"category_name": category_info['name'],"bbox": ann['bbox'],"area": ann['area']}annotations.append(annotation)return annotations# 示例用法
file_path = "path/to/coco_annotation.json"
annotations = parse_coco_json(file_path)
for annotation in annotations:print(annotation)

输出结果：

{'image_id': 0, 'filename': '000000000009.jpg', 'category_id': 1, 'category_name': 'person', 'bbox': [100, 150, 200, 200], 'area': 40000}
{'image_id': 0, 'filename': '000000000009.jpg', 'category_id': 2, 'category_name': 'dog', 'bbox': [300, 200, 100, 150], 'area': 15000}

上述代码首先将images和categories转换为字典以便快速查找，然后遍历所有的annotations，从中提取相关信息并打印出来。

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编程日记 2025/9/10 1:41:51

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红队内网攻防渗透 实战网络攻防靶场记录1.靶机配置详情讲解1.1 入口点靶机：Windows Server 20121.2 第一层靶机：Windows 7 + Windows 101.3 第二层靶机：Windows 2012 R21.4 第三层靶机：Windows 2016 web +Windows 2016 AD域1.5 攻击者系统 ：Kali-linux2.靶场渗透完整流程2…...

编程日记 2025/9/15 1:08:00

四、综合案例（Unity2D）

一、2D渲染 1、2D相机基本设置 上面是透视&#xff0c;下面是正交 2、图片资源 在Unity中&#xff0c;常规图片导入之后&#xff0c;一般不在Unity中直接使用&#xff0c;而是转为精灵图Sprite 将图片更改为即可使用Unity内置的图片切割功能 无论精灵图片是单个的还是多个的…...

编程日记 2025/9/15 5:03:58

50周学习go语言：第1周 环境搭建

以下是为零基础学习者准备的详细第1周教程&#xff0c;包含环境搭建、工具配置和首个Go程序的完整操作指南&#xff1a; 一、Go语言环境安装&#xff08;Windows/macOS/Linux通用&#xff09; 1. 下载安装包 官网地址&#xff1a;https://go.dev/dl//根据系统选择对应版本&am…...

编程日记 2025/9/12 7:51:26

Docker Desktop 入门教学

引言 Docker Desktop 是 Docker 官方为开发者提供的桌面应用程序&#xff0c;支持在 Windows 和 macOS 上轻松构建、运行和共享容器化应用程序。它集成了 Docker 引擎、Docker CLI 客户端以及 Docker Compose 等工具&#xff0c;方便您在本地开发和测试。 一、快速安装 1. 系…...

编程日记 2025/9/15 22:08:00

BOOST电路设计

目录 1电路模型 2器件选型 2.1设计需求 2.2参数计算 2.2.1电感L计算 2.2.2电容计算 2.2.3电阻计算 3仿真测试 4参数测试 4.1负载调整率 4.2电容测试 4.3电感测试 5实际应用 1电路模型 Boost升压电路,可以工作在电流断续工作模式(DCM)和电流连续工作模式(CCM)。CCM工…...

编程日记 2025/9/15 19:58:06

Qt常用控件之标签QLabel

标签QLabel QLabel 标签用来显示文本和图片&#xff0c;在 Qt 中使用频率很高。 1. Label属性 属性说明textQLabel 中的文本。textFormat文本的格式。其中 Qt::PlainText 为纯文本&#xff1b;Qt::RichText 为富文本&#xff08;支持 html 格式&#xff09;&#xff1b; Qt:…...

编程日记 2025/9/14 1:47:42

基于Spring Boot的公司资产网站设计与实现（LW+源码+讲解）

专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导&#xff0c;欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;…...

编程日记 2025/9/15 20:27:40

网络安全知识--网络、网络安全产品及密码产品概述

&#x1f345; 点击文末小卡片 &#xff0c;免费获取网络安全全套资料&#xff0c;资料在手&#xff0c;涨薪更快 网络结构 网络设备&#xff1a;交换机、路由器、负载均衡 安全设备&#xff1a; 通信网络安全类:通信安全、网络监测与控制 区域边界安全类&#xff1a;隔离类…...

编程日记 2025/9/9 19:21:24

【mysql中mvcc的含义和作用及原理】

MySQL中的MVCC&#xff08;多版本并发控制&#xff09;是一种用于提高数据库并发性能的机制&#xff0c;通过维护数据的多个版本&#xff0c;实现读写操作的无锁并发。以下是其核心要点&#xff1a; 1. MVCC的含义 全称&#xff1a;Multi-Version Concurrency Control&#xf…...

编程日记 2025/9/15 1:56:37

【Android】Android 悬浮窗开发 ( 动态权限请求 | 前台服务和通知 | 悬浮窗创建 )

文章目录 一、悬浮窗 动态权限请求1、动态请求权限2、悬浮窗权限说明3、检查动态权限4、申请动态权限5、权限设置完毕后返回处理 二、悬浮窗 前台服务和通知1、前台服务 启动 悬浮窗 的必要性① 保持悬浮窗存活② 悬浮窗的要求③ 悬浮窗版本兼容 2、其它类型服务简介① 前台服务…...

编程日记 2025/9/14 18:03:12

【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Live View Kit (1)

1.问题描述&#xff1a; 客户端创建实况窗后&#xff0c;通过Push kit更新实况窗内容&#xff0c;这个过程是自动更新的还是客户端解析push消息数据后填充数据更新&#xff1f;客户端除了接入Push kit和创建实况窗还需要做什么工作&#xff1f; 解决方案&#xff1a; 通过Pu…...

编程日记 2025/9/10 9:22:27

基于Flask的第七次人口普查数据分析系统的设计与实现

【Flask】基于Flask的第七次人口普查数据分析系统的设计与实现&#xff08;完整系统源码开发笔记详细部署教程&#xff09;✅ 目录 一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示 一、项目简介 基于Flask的人口普查可视化分析系统 二、项目界面展示 登录/注册 首页/详情 …...

编程日记 2025/9/2 23:56:58

java实现多图合并加字和画框等

java实现多图合并加字和画框等 在wutool中&#xff0c;封装了图片处理工具类&#xff0c;基于java自带的BufferedImage类&#xff0c;实现多图合并和加字、图片画框等。 关于wutool wutool是一个java代码片段收集库&#xff0c;针对特定场景提供轻量解决方案&#xff0c;只要…...

编程日记 2025/9/15 10:41:43

腾讯SQL面试题解析：如何找出连续5天涨幅超过5%的股票

腾讯SQL面试题解析：如何找出连续5天涨幅超过5%的股票 作者：某七年数据开发工程师 | 2025年02月23日 关键词：SQL窗口函数、连续问题、股票分析、腾讯面试题 一、问题背景与难点拆解 在股票量化分析场景中，"连续N天满足条件"是高频面试题类型。本题要求在单表stoc…...

编程日记 2025/9/13 1:43:54

Elasticsearch 自动补全搜索 - autocomplete

作者&#xff1a;来自 Elastic Amit Khandelwal 探索处理自动完成的不同方法&#xff0c;从基础到高级&#xff0c;包括输入时搜索、查询时间、完成建议器和索引时间。 在本文中&#xff0c;我们将介绍如何避免严重的性能错误、Elasticsearch 默认解决方案为何不适用以及重要的…...

编程日记 2025/9/13 21:17:43

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

需求背景 在数据可视化大屏开发中&#xff0c;我们常面临这样的挑战&#xff1a;如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现&#xff1f;传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布&#xff0c;本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案 实现思路 本方案的核心是动…...

编程日记 2025/9/11 6:01:35

云计算中的API网关是什么？为什么它很重要？

在云计算架构中&#xff0c;API网关&#xff08;API Gateway&#xff09;是一个重要的组件&#xff0c;主要用于管理、保护和优化不同服务之间的接口&#xff08;API&#xff09;通信。简单来说&#xff0c;API网关就像是一个中介&#xff0c;它充当客户端和后端服务之间的“桥…...

编程日记 2025/9/15 1:56:39

前端ES面试题及参考答案

目录 let/const 与 var 的区别？TDZ 是什么？ 箭头函数与普通函数的区别？箭头函数能否作为构造函数？ 模板字符串的嵌套表达式和标签模板用法？ 解构赋值的应用场景及对象 / 数组解构差异？ 函数参数默认值的生效条件及暂时性死区问题？ 展开运算符（...）在数组 / 对象中…...

编程日记 2025/9/12 13:31:12