如果两个 COCO 格式的数据集具有 相同的类别名称和类别 ID，那么可以合并它们，但需要确保：

1. 图像 ID 不能重复

   COCO 格式中，每个图像都有唯一的 "id"，合并时要确保 ID 不冲突，否则会导致错误。

2. 标注（annotations）的 ID 不能重复

   COCO 数据集的 "annotations" 里的 每个标注 也有唯一的 "id"，合并时要重新编号。

3. 类别（categories）一致

   既然类别名称和 ID 一样，就不用修改 "categories" 部分，只要保留其中一个数据集的类别信息即可。

import json
import os

path = 'D:/bop/ycbv/train_real/coco_annotations/'
entries = os.listdir(path)
entries.sort()

# 读取第一个 JSON 作为主文件
with open(path + entries[0], 'r') as f:
    main = json.load(f)

# 遍历并合并其他 JSON 文件
for entry in entries[1:]:
    with open(path + entry, 'r') as f:
        file = json.load(f)

    main['images'].extend(file['images'])
    main['annotations'].extend(file['annotations'])

# 重新编号 image_id 和 annotation_id
for i in range(len(main['images'])):
    main['images'][i]['id'] = i + 1
for i in range(len(main['annotations'])):
    main['annotations'][i]['id'] = i + 1

# 记录 image_id 变化的位置
sameID = []
for i in range(len(main['annotations'])):
    if i == 0 or main['annotations'][i]['image_id'] != main['annotations'][i - 1]['image_id']:
        sameID.append(main['annotations'][i]['id'])

# 生成新的 image_id 映射
newList = []
c = 1
for i in range(len(sameID) - 1):
    newList.extend([c] * (sameID[i + 1] - sameID[i]))  # 赋予同样的 image_id
    c += 1

# **动态填充 newList，避免索引越界**
if len(newList) < len(main['annotations']):
    newList.extend([newList[-1]] * (len(main['annotations']) - len(newList)))

# 替换 annotations 里的 image_id
for i in range(len(main['annotations'])):
    main['annotations'][i]['image_id'] = newList[i]

# 保存合并后的 JSON 文件
output_path = os.path.join(path, 'merged_data.json')
with open(output_path, 'w') as outfile:
    json.dump(main, outfile, indent=4)

print(f"合并完成，输出文件: {output_path}")