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MOT数据集格式简介

MOT15数据集下载：https://pan.baidu.com/s/1foGrBXvsanW8BI4eybqfWg?pwd=8888

以下为一行gt示例：

1,1,1367,393,73,225,1,-1,-1,-1

各列数据对应含义如下

<frame>,<id>,<bb_left>,<bb_top>,<bb_width>,<bb_height>,<conf>,<x>,<y>,<z>

• frame:图片帧id
• id：目标id
• bb_left：bbox左上角坐标x
• bb_top：bbox左上角坐标y
• bb_width：bbox的宽度
• bb_height：bbox的高度
• conf：置信度
• x：三维坐标系x值，对于二维任务填充为-1
• y：三维坐标系y值，对于二维任务填充为-1
• z：三维坐标系z值，对于二维任务填充为-1

gt可视化

由于是跟踪任务，因此在可视化检测框的同时进一步添加箭头，用来标识目标的运动轨迹。

处理思路是读取一张图片后，同时读取两张图片的gt，若两张图片同时包含同一个目标，则用箭头连接前一帧bbox的中心点和后一帧bbox的中心点。

具体代码如下：

import cv2def match_obj(obj_list, obj_id):try:index = obj_list.index(obj_id)except:index = -1return indexdef main(i):img = cv2.imread("img/" + "0000{:0>2d}.jpg".format(i))img2 = imgwith open('gt/gt.txt', 'r') as f:lines = f.readlines()object_list = []center_list = []for line in lines:img_id = line.split(',')[0]if img_id == str(i):object_id = line.split(',')[1]object_list.append(object_id)x, y, w, h = int(line.split(',')[2]), int(line.split(',')[3]), int(line.split(',')[4]), int(line.split(',')[5])center1 = (int(int(x) + int(w) / 2), int(int(y) + int(h) / 2))center_list.append(center1)if img_id == str(int(i) + 1):object_id = line.split(',')[1]index = match_obj(object_list, object_id)x, y, w, h = int(line.split(',')[2]), int(line.split(',')[3]), int(line.split(',')[4]), int(line.split(',')[5])center2 = (int(int(x) + int(w) / 2), int(int(y) + int(h) / 2))if index != -1:img2 = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255))img2 = cv2.arrowedLine(img2, center_list[index], center2, (0, 255, 255), 1, 8, 0, 0.5)cv2.imwrite("result/" + "0000{:0>2d}.jpg".format(i), img2)if __name__ == '__main__':for i in range(1, 52):main(i)

可视化效果如图所示：