mot17转换成yolov8格式

### 将MOT17数据集转换为YOLOv8兼容格式 为了将MOT17数据集转换为YOLOv8支持的格式，需遵循特定结构和文件命名约定。以下是具体操作指南： #### 数据集结构调整 原始MOT17训练目录下的子文件夹（如`MOT17-02-SDP`, `MOT17-04-SDP`等），每个序列通常包含图像帧及其对应的标注文件。对于YOLOv8而言，需要创建一个新的项目结构来适配其输入要求。 新项目的根目录应包含两个主要部分：“images”用于存储所有的图片，“labels”则保存相应的标签信息。每一幅图都需要一个同名但扩展名为`.txt`的文件作为它的标签描述文档，在此内部记录物体边界框坐标及相关类别编号[^1]。 #### 转换脚本实现 编写Python脚本来自动化上述流程是非常有效的办法之一。下面给出一段简单的代码片段用来示范如何读取原生MOT格式并将其转化为适合YOLO架构的形式: ```python import os from pathlib import Path def mot_to_yolo(src_dir, dst_img_dir, dst_label_dir): """ Convert MOT format annotations to YOLO format. Args: src_dir (str): Source directory containing original MOT data sequences. dst_img_dir (str): Destination folder where images will be copied or linked. dst_label_dir (str): Directory path for saving converted label files. """ # Ensure destination directories exist Path(dst_img_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) Path(dst_label_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) seq_dirs = sorted([d for d in os.listdir(src_dir) if 'FRCNN' not in d and '-DPM-' not in d]) for seq_name in seq_dirs: det_file_path = f"{src_dir}/{seq_name}/det/det.txt" with open(det_file_path, "r") as fin: lines = fin.readlines() frame_dict = {} for line in lines: parts = list(map(float, line.strip().split(','))) frame_id, obj_id, bbox_left, bbox_top, bbox_w, bbox_h, conf_score, _, _, _ = parts if int(frame_id) not in frame_dict.keys(): frame_dict[int(frame_id)] = [] normalized_bbox = [ str((bbox_left + bbox_w / 2.) / img_width), str((bbox_top + bbox_h / 2.) / img_height), str(bbox_w / img_width), str(bbox_h / img_height)] yolo_line = ['0'] + normalized_bbox # Assuming single class; adjust index accordingly frame_dict[int(frame_id)].append(' '.join(yolo_line)) for fid, bboxes in frame_dict.items(): output_filename = f'{dst_label_dir}/{os.path.splitext(os.path.basename(seq_name))[0]}_{fid}.txt' with open(output_filename, 'w') as fout: fout.write('\n'.join(bboxes)) # Example usage mot_to_yolo('/path/to/MOT17/train', '/output/path/images/', '/output/path/labels/') ``` 请注意这段代码假设所有检测均为同一类目，并且已知图像宽度(`img_width`)和高度(`img_height`)以便计算标准化后的中心点位置与尺寸比例。实际部署时可能还需要考虑更多细节调整以满足具体应用场景的需求[^2].