BDD100K數據集是一個廣泛用于自動駕駛領域的公共基準數據集，它包含約10萬個經過注釋的圖像和視頻。該數據集包含了各種天氣和照明條件下的交通場景，可以用于訓練和測試自動駕駛算法。

在BDD100K數據集中，所有注釋都以JSON格式存儲。例如，每張圖像都包含有關車輛、行人、交通信號燈和道路標識等信息的注釋。為了方便使用該數據集，我們需要將注釋信息轉換為易于閱讀和處理的文本格式。

下面是一個使用Python將BDD100K數據集中的JSON轉換為TXT格式的代碼示例：

import json
json_file = 'bdd100k_labels_images_val.json' # 原始JSON文件名
txt_file = 'bdd100k_labels_images_val.txt' # 轉換后的TXT文件名
with open(json_file) as f:
data = json.load(f)
with open(txt_file, 'w') as f:
for item in data:
f.write(item['name'] + '\n') # 圖像文件名
for label in item['labels']:
obj_name = label['category'] # 物體類別
x1 = label['box2d']['x1'] # 物體左邊界x坐標
y1 = label['box2d']['y1'] # 物體上邊界y坐標
x2 = label['box2d']['x2'] # 物體右邊界x坐標
y2 = label['box2d']['y2'] # 物體下邊界y坐標
f.write('{} {} {} {} {}\n'.format(obj_name, x1, y1, x2, y2)) # 寫入物體信息
f.write('\n') # 每張圖像之間空一行

該示例代碼可以將BDD100K數據集中的JSON文件中所有注釋信息按照圖像文件名、物體類別、坐標等信息依次轉換為TXT格式，方便后續使用。