请你用python语言帮我写一个mot20数据集转换为yolo格式数据集的脚本

将MOT20数据集转换为YOLO格式的数据集涉及几个步骤。这包括解析原始注释文件、调整图像路径以及生成适合YOLO框架使用的标签文件。 下面是一个Python脚本来完成这个任务： ```python import os def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) # 假设你的MOT20 数据位于 './MOT20/train/' root_dir = 'path_to_MOT20_train/' for seq in os.listdir(root_dir): # 遍历每一个序列 if not os.path.isdir(os.path.join(root_dir, seq)): continue gt_file_path = os.path.join(root_dir, seq,'gt/gt.txt') with open(gt_file_path) as f_gt: for line in f_gt.readlines(): l = line.split(',') frame_id = int(l[0]) object_id = int(l[1]) bbox_left = float(l[2]) bbox_top = float(l[3]) bbox_w = float(l[4]) bbox_h = float(l[5]) class_label = str(int(float(l[-2]))) if len(l)>7 else "0" # 类别标注 img_width = 1920 # 根据实际图片宽度修改此值 img_height = 1080 # 根据实际高度修改此值 b = (bbox_left,bbox_left+bbox_w ,bbox_top,bbox_top+bbox_h) bb = convert((img_width,img_height),b) label_folder = root_dir+seq+'/labels_with_ids' if not os.path.exists(label_folder): os.makedirs(label_folder) file_name = '{:s}/{:06d}.txt'.format(label_folder,frame_id) out_file_txt= open(file_name,"a") txt_line=str(class_label)+','+str(object_id)+" "+(" ".join([("%.6f"%x) for x in bb])) + '\n' out_file_txt.write(txt_line) print('Conversion completed.') ``` 请注意，上述代码仅提供了一个基本思路，并假设了一些固定参数（如图像尺寸）。你需要根据实际情况对它们做出适当更改。