yolox数据集批量增强代码
时间: 2023-08-13 07:02:26 浏览: 50
以下是使用 Albumentations 库对 YOLOX 数据集进行批量增强的代码示例:
```python
import os
import cv2
import albumentations as A
# 定义增强函数
def get_aug():
return A.Compose([
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.RandomGamma(p=0.2),
A.Blur(p=0.2),
A.ChannelShuffle(p=0.2),
A.RGBShift(p=0.2),
A.RandomFog(p=0.2),
A.Rotate(limit=10, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0, p=0.5),
A.RandomCrop(height=512, width=512, p=0.5),
A.Resize(height=416, width=416, p=1),
], bbox_params=A.BboxParams(format='yolo', min_visibility=0.4, label_fields=['category_id']))
# 定义数据集路径和输出路径
data_dir = '/path/to/yolox_dataset'
output_dir = '/path/to/output_directory'
# 遍历数据集文件夹,对每张图片进行增强并保存到输出路径中
for img_name in os.listdir(data_dir):
img_path = os.path.join(data_dir, img_name)
img = cv2.imread(img_path)
annotations_path = os.path.join(data_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))
with open(annotations_path, 'r') as f:
annotations = f.readlines()
bboxes = []
categories = []
for annotation in annotations:
annotation = annotation.strip().split()
category_id = int(annotation[0])
x_center = float(annotation[1])
y_center = float(annotation[2])
width = float(annotation[3])
height = float(annotation[4])
x_min = int((x_center - width / 2) * img.shape[1])
y_min = int((y_center - height / 2) * img.shape[0])
x_max = int((x_center + width / 2) * img.shape[1])
y_max = int((y_center + height / 2) * img.shape[0])
bboxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
categories.append(category_id)
augmented = get_aug()(image=img, bboxes=bboxes, category_id=categories)
img_aug = augmented['image']
bboxes_aug = augmented['bboxes']
categories_aug = augmented['category_id']
annotations_aug = []
for i in range(len(bboxes_aug)):
x_min = bboxes_aug[i][0] / img_aug.shape[1]
y_min = bboxes_aug[i][1] / img_aug.shape[0]
x_max = bboxes_aug[i][2] / img_aug.shape[1]
y_max = bboxes_aug[i][3] / img_aug.shape[0]
width = x_max - x_min
height = y_max - y_min
category_id = categories_aug[i]
annotations_aug.append(f"{category_id} {x_min} {y_min} {width} {height}")
img_aug_path = os.path.join(output_dir, img_name)
cv2.imwrite(img_aug_path, img_aug)
annotations_aug_path = os.path.join(output_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))
with open(annotations_aug_path, 'w') as f:
f.write('\n'.join(annotations_aug))
```
在上述代码中,我们定义了一个名为 `get_aug()` 的函数,用于返回 Albumentations 库中一系列增强操作的组合。这个函数实现了水平翻转、亮度和对比度调整、Gamma 调整、模糊、通道随机交换、RGB 位移、雾化、旋转、随机裁剪和缩放等操作。
接下来,我们遍历数据集文件夹中的所有图片,并对每张图片进行增强。对于每张图片,我们首先读取其对应的标注文件,然后使用 `get_aug()` 函数对图片和标注进行增强。最后,我们将增强后的图片和标注保存到输出路径中。注意,在保存标注时,我们需要将标注的格式转换为 YOLO 格式。
需要注意的是,以上代码只是一个示例,具体的增强操作和参数需要根据实际情况进行调整。