pycocotools库怎么安装和使用

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pycocotools库的简介

pycocotools是什么？即python api tools of COCO。

COCO是一个大型的图像数据集，用于目标检测、分割、人的关键点检测、素材分割和生成。

这个包提供了Matlab、Python和luaapi，这些api有助于在COCO中加载、解析和可视化注释。

COCO网站上也描述了注释的确切格式。

Matlab和PythonAPI是完整的，LuaAPI只提供基本功能。

pycocotools库的安装

pip install pycocotools==2.0.0orpip install pycocotools-windows

pycocotools库的使用方法

1、from pycocotools.coco import COCO

__author__ = 'tylin'__version__ = '2.0'# Interface for accessing the Microsoft COCO dataset. # Microsoft COCO is a large image dataset designed for object detection,# segmentation, and caption generation. pycocotools is a Python API that# assists in loading, parsing and visualizing the annotations in COCO.# Please visit http://mscoco.org/ for more information on COCO, including# for the data, paper, and tutorials. The exact format of the annotations# is also described on the COCO website. For example usage of the pycocotools# please see pycocotools_demo.ipynb. In addition to this API, please download both# the COCO images and annotations in order to run the demo. # An alternative to using the API is to load the annotations directly# into Python dictionary# Using the API provides additional utility functions. Note that this API# supports both *instance* and *caption* annotations. In the case of# captions not all functions are defined (e.g. categories are undefined). # The following API functions are defined:#  COCO       - COCO api class that loads COCO annotation file and prepare data structures.#  decodeMask - Decode binary mask M encoded via run-length encoding.#  encodeMask - Encode binary mask M using run-length encoding.#  getAnnIds  - Get ann ids that satisfy given filter conditions.#  getCatIds  - Get cat ids that satisfy given filter conditions.#  getImgIds  - Get img ids that satisfy given filter conditions.#  loadAnns   - Load anns with the specified ids.#  loadCats   - Load cats with the specified ids.#  loadImgs   - Load imgs with the specified ids.#  annToMask  - Convert segmentation in an annotation to binary mask.#  showAnns   - Display the specified annotations.#  loadRes    - Load algorithm results and create API for accessing them.#  download   - Download COCO images from mscoco.org server.# Throughout the API "ann"=annotation, "cat"=category, and "img"=image.# Help on each functions can be accessed by: "help COCO>function". # See also COCO>decodeMask,# COCO>encodeMask, COCO>getAnnIds, COCO>getCatIds,# COCO>getImgIds, COCO>loadAnns, COCO>loadCats,# COCO>loadImgs, COCO>annToMask, COCO>showAnns # Microsoft COCO Toolbox.      version 2.0# Data, paper, and tutorials available at:  http://mscoco.org/# Code written by Piotr Dollar and Tsung-Yi Lin, 2014.# Licensed under the Simplified BSD License [see bsd.txt]

2、输出COCO数据集信息并进行图片可视化

from pycocotools.coco import COCOimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2import osimport numpy as npimport random  #1、定义数据集路径cocoRoot = "F:/File_Python/Resources/image/COCO"dataType = "val2017"annFile = os.path.join(cocoRoot, f'annotations/instances_{dataType}.json')print(f'Annotation file: {annFile}') #2、为实例注释初始化COCO的APIcoco=COCO(annFile)  #3、采用不同函数获取对应数据或类别ids = coco.getCatIds('person')[0]    #采用getCatIds函数获取"person"类别对应的IDprint(f'"person" 对应的序号: {ids}') id = coco.getCatIds(['dog'])[0]      #获取某一类的所有图片，比如获取包含dog的所有图片imgIds = coco.catToImgs[id]print(f'包含dog的图片共有：{len(imgIds)}张, 分别是：',imgIds)  cats = coco.loadCats(1)               #采用loadCats函数获取序号对应的类别名称print(f'"1" 对应的类别名称: {cats}') imgIds = coco.getImgIds(catIds=[1])    #采用getImgIds函数获取满足特定条件的图片（交集），获取包含person的所有图片print(f'包含person的图片共有：{len(imgIds)}张')   #4、将图片进行可视化imgId = imgIds[10]imgInfo = coco.loadImgs(imgId)[0]print(f'图像{imgId}的信息如下：\n{imgInfo}') imPath = os.path.join(cocoRoot, 'images', dataType, imgInfo['file_name'])                     im = cv2.imread(imPath)plt.axis('off')plt.imshow(im)plt.show()  plt.imshow(im); plt.axis('off')annIds = coco.getAnnIds(imgIds=imgInfo['id'])      # 获取该图像对应的anns的Idprint(f'图像{imgInfo["id"]}包含{len(anns)}个ann对象，分别是:\n{annIds}')anns = coco.loadAnns(annIds) coco.showAnns(anns)print(f'ann{annIds[3]}对应的mask如下：')mask = coco.annToMask(anns[3])plt.imshow(mask); plt.axis('off')

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