如何将空间数据集（栅格和矢量）转换为 COCO 格式以进行对象检测？

Question

我正在使用detectron2做一个物体检测项目，它要求数据集是COCO格式。此格式需要 JSON 文件中的 png 和多边形图像。然而，空间图像（例如卫星或无人机）是地理参考的（

tif

格式），注释/标签也有地理坐标（

shp

/

geojson

格式）。使用

tif

和

rasterio

从

numpy

文件中获取常规图像非常简单，但是在正确的坐标系中获取注释一直很困难，因为它们需要指向

png

中多边形的位置，而不是地理参考图像。

举个例子，假设我有一个 300*300 像素的卫星图像，由这些坐标限定：75W 10N，70W 5N。多边形的坐标将在地理框的区域内。一旦我将地理图像转换为普通图像，它将失去其地理参考，因此多边形的坐标应在 (0, 300), (0, 300) 中。

有没有办法将多边形从地理坐标转换为图像中的位置坐标，以便我可以制作 COCO 格式的数据集？