1、目的

此Python脚本旨在帮助用户合并多个COCO格式的数据集JSON文件，特别适用于将验证集和测试集的标注数据整合到单一文件中。

该脚本假设各个数据集的类别信息（categories字段）完全一致，这在许多场景下是合理的假设，尤其是在验证集和测试集是从同一母体数据集划分而来的情况下。

2、功能概述

1. 合并images字段：脚本会将来自不同JSON文件的图像信息列表合并在一起，构建一个统一的图像信息集合。

2. 合并annotations字段：脚本在合并标注信息时，会确保每个标注的ID（id字段）在最终的合并数据集中是唯一的。这通过追踪已有的最大标注ID并在导入新的标注时递增ID来实现。

3. 保留categories字段：由于假定所有数据集的类别信息一致，脚本默认从第一个数据集中复制categories字段到合并后的数据集，而不做任何改变。

4. 保留其他元数据：脚本还会保留info和licenses字段，确保合并后的JSON文件包含原始数据集的元数据信息。

3、使用方法

1. 定义输入和输出文件路径：在脚本中，你需要定义一个包含所有待合并JSON文件路径的列表json_files，以及指定输出合并后JSON文件的路径output_file。

2. 运行脚本：调用merge_coco_jsons(json_files, output_file)函数，脚本将处理指定的输入文件，合并数据，并将结果保存到指定的输出文件中。

4、注意事项

• 确保所有待合并的数据集的categories字段完全相同，否则需要在合并前进行相应的调整。
• 在合并annotations时，脚本自动更新每个新添加的标注的ID，以避免ID冲突。确保在合并后的数据集中，标注ID的唯一性得到保持。
• 在运行脚本前，备份原始数据集文件，以防意外覆盖或数据丢失。

通过使用此脚本，你可以轻松地将多个COCO数据集合并为一个，为后续的数据分析、模型训练或评估提供便利。

5、 代码部分

import json
#   将COCO格式的验证集和测试集的JSON文件合并成一个文件，
#   主要涉及合并两个JSON文件中的images、annotations和可能的categories字段
def merge_coco_jsons(json_files, output_file):
    # 加载第一个JSON文件作为基础数据
    with open(json_files[0], 'r') as f:
        merged_data = json.load(f)

    # 更新annotation ID的最大值
    max_ann_id = max([a['id'] for a in merged_data['annotations']]) if merged_data['annotations'] else 0

    # 从第二个JSON文件中合并数据
    for json_file in json_files[1:]:
        with open(json_file, 'r') as f:
            data = json.load(f)

        # 合并images
        merged_data['images'].extend(data['images'])

        # 合并annotations，同时更新annotation ID
        if data.get('annotations'):
            for annotation in data['annotations']:
                annotation['id'] = max_ann_id + 1
                max_ann_id = annotation['id']
                merged_data['annotations'].append(annotation)

    # 写入合并后的JSON文件
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump(merged_data, f)

# 使用函数
json_files = ['path/to/val_annotations.json', 'path/to/test_annotations.json']
output_file = 'path/to/merged_annotations.json'

merge_coco_jsons(json_files, output_file)