bdd100k数据集转yolo格式
时间: 2023-09-01 13:10:33 浏览: 383
bdd100k数据集对应的yolo格式数据集(yolo格式标签+图片数据集).zip
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BDD100K是一个包含车辆行驶场景的大型数据集,其中包括图像、视频和语义分割标注。如果你想将BDD100K数据集转换为YOLO格式,可以按照以下步骤进行:
1. 下载BDD100K数据集并解压缩。
2. 安装Python3和OpenCV。
3. 创建一个新的文件夹,用于存储YOLO格式的标注文件和图像。
4. 在该文件夹中创建一个名为“classes.txt”的文件,并在其中列出数据集中所有可能的类别。
5. 打开终端或命令提示符窗口,导航到BDD100K数据集文件夹。
6. 运行以下Python脚本,将BDD100K标注转换为YOLO格式:
```python
import os
import cv2
# Define the classes
classes = ["car", "truck", "bus", "person", "bike", "motor", "traffic light", "traffic sign"]
# Open classes file
with open("classes.txt", "w") as f:
for i, c in enumerate(classes):
f.write(f"{c}\n")
# Traverse the image directory and convert the annotations
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk("bdd100k/images/100k/train"):
for filename in filenames:
if filename.endswith(".jpg"):
# Load the image
img = cv2.imread(os.path.join(dirpath, filename))
# Load the annotation file
anno_file = os.path.join("bdd100k/labels", dirpath.split("/")[-1], filename.replace(".jpg", ".txt"))
with open(anno_file, "r") as f:
annotations = f.readlines()
# Create a new annotation file
with open(os.path.join("yolo_labels", filename.replace(".jpg", ".txt")), "w") as f:
for annotation in annotations:
# Parse the annotation
values = annotation.split(" ")
x, y, w, h = [float(v) for v in values[2:6]]
x_center = x + w / 2
y_center = y + h / 2
class_id = classes.index(values[0])
# Convert to YOLO format
img_h, img_w, _ = img.shape
x_center /= img_w
y_center /= img_h
w /= img_w
h /= img_h
f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {w} {h}\n")
```
7. 运行脚本后,YOLO格式的标注文件将存储在名为“yolo_labels”的文件夹中,并且每个图像都有一个相应的标注文件。
注意:这个示例只是一个基本的转换脚本,可能需要根据实际情况进行更改。例如,如果您的数据集包含其他类别或具有不同的分辨率,则需要相应地更新代码。
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