cityscapes数据集上的类别统计分布

因为cityscapes数据集上的标签是由json格式组成，因此需要对json格式进行读取，然后发现cityscapes数据集上的类别信息在json中的“object”下的“label”中

博主这里只统计了19个类别的分布，并且省略了背景，如果需要34类别，自行在相应地方添加即可

将base_path中的train改为test、val则统计相对应数据集的分布

所以最终代码为

"""
数据集分析
"""
import json
import os
from matplotlib import pyplot as pltdef main():base_path = "gtFine/train/"filelist = os.listdir(base_path)filelist.sort()c0_count, c1_count, c2_count, c3_count, c4_count, c5_count, c6_count, c7_count, c8_count, c9_count, c10_count, c11_count, c12_count, c13_count, c14_count, c15_count, c16_count, c17_count, c18_count, c19_count = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0for names in filelist:filelists = os.listdir(base_path+"/"+"{}".format(names)+"/")for name in filelists:filename = os.path.splitext(name)[0]filename_suffix = os.path.splitext(name)[1]if filename_suffix == ".json":fullname = base_path + "{}".format(names)+ "/" + filename + filename_suffixdataJson = json.load(open("{}".format(fullname), encoding='UTF-8'))label_name = dataJson["objects"]c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10, c11, c12, c13, c14, c15, c16, c17, c18, c19 = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0for _ in label_name:c0 = c0 + 1 if _["label"] == "road" else c0c1 = c1 + 1 if _["label"] == "sidewalk" else c1c2 = c2 + 1 if _["label"] == "building" else c2c3 = c3 + 1 if _["label"] == "wall" else c3c4 = c4 + 1 if _["label"] == "fence" else c4c5 = c5 + 1 if _["label"] == "pole" else c5c6 = c6 + 1 if _["label"] == "traffic light" else c6c7 = c7 + 1 if _["label"] == "traffic sign" else c7c8 = c8 + 1 if _["label"] == "vegetation" else c8c9 = c9 + 1 if _["label"] == "terrain" else c9c10 = c10 + 1 if _["label"] == "sky" else c10c11 = c11 + 1 if _["label"] == "person" else c11c12 = c12 + 1 if _["label"] == "rider" else c12c13 = c13 + 1 if _["label"] == "car" else c13c14 = c14 + 1 if _["label"] == "truck" else c14c15 = c15 + 1 if _["label"] == "bus" else c15c16 = c16 + 1 if _["label"] == "train" else c16c17 = c17 + 1 if _["label"] == "motorcycle" else c17c18 = c18 + 1 if _["label"] == "bicycle" else c18c0_count = c0_count + c0c1_count = c1_count + c1c2_count = c2_count + c2c3_count = c3_count + c3c4_count = c4_count + c4c5_count = c5_count + c5c6_count = c6_count + c6c7_count = c7_count + c7c8_count = c8_count + c8c9_count = c9_count + c9c10_count = c10_count + c10c11_count = c11_count + c11c12_count = c12_count + c12c13_count = c13_count + c13c14_count = c14_count + c14c15_count = c15_count + c15c16_count = c16_count + c16c17_count = c17_count + c17c18_count = c18_count + c18else:passclass_names = ['road', 'sidewalk', 'building', 'wall', 'fence', 'pole','traffic light', 'traffic sign', 'vegetation', 'terrain','sky', 'person', 'rider', 'car', 'truck', 'bus', 'train','motorcycle', 'bicycle']class_num = [c0_count,c1_count,c2_count,c3_count,c4_count,c5_count,c6_count,c7_count,c8_count,c9_count,c10_count,c11_count,c12_count,c13_count,c14_count,c15_count,c16_count,c17_count,c18_count]plt.title("cityscape_train"), plt.ylabel("number"), plt.xlabel("class"), plt.bar(class_names, class_num)plt.show()
if __name__ == '__main__':main()

最终输出结果：

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