label的yolo有两个标注文件的txt文件夹,一是预标,一是修改后的,用python统计出手动拉框数量

YOLO (You Only Look Once) 是一种目标检测算法，它通常用于计算机视觉任务，特别是在实时场景中。当你提到两个标注文件的txt文件夹，一个是预标注（pre-labels），另一个是手动修改后的标注，它们通常是PASCAL VOC或YOLO格式的数据集结构的一部分。

每个txt文件通常包含每张图片上物体的位置信息和类别标签，格式类似这样的行：

class x_center y_center width height

为了统计手动拉框（即用户手动调整了初始标注边界框）的数量，你可以按以下步骤操作：

1. 导入必要的库，如`pandas`处理文本数据，以及`os`遍历文件夹：

import os
import pandas as pd

2. 定义一个函数来读取并合并两个txt文件：

def load_labels(file_path):
    pre_labels = pd.read_csv(file_path + '_pre.txt', delimiter=' ', names=['class', 'x', 'y', 'width', 'height'])
    modified_labels = pd.read_csv(file_path + '_modified.txt', delimiter=' ', names=['class', 'x', 'y', 'width', 'height'])

    # 检查两个文件是否大小一致，假设它们来自同一批次
    assert len(pre_labels) == len(modified_labels), "Pre and modified labels have different sizes."

    combined = pre_labels.merge(modified_labels, indicator=True)
    return combined[combined['_merge'] != 'both']

3. 遍历文件夹，对每个图像的两个txt文件应用该函数，并累加手动拉框的数量：

def count_manual_boxes(folder_path):
    manual_frames = 0
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('_pre.txt') and file_name[:-5] + '_modified.txt' in os.listdir(folder_path):
            frame_data = load_labels(os.path.join(folder_path, file_name[:-4]))
            manual_frames += sum(frame_data['_merge'] == 'left_only')
    
    return manual_frames

4. 最后，调用`count_manual_boxes`函数计算总的手动拉框数：

total_manual_boxes = count_manual_boxes('your_folder_directory')
print(f"Total manual boxes: {total_manual_boxes}")