yolov3数据集预处理的具体步骤和实现代码

Yolov3数据集预处理的具体步骤如下：

1.读取图片和标签数据，将图片数据转换为RGB格式，标签数据转换为目标类别、中心点坐标、宽高比例的形式。

2.对图片进行缩放操作，将图片缩放到统一大小。

3.对缩放后的图片进行归一化操作，将像素值转换到0-1之间。

4.对标签数据进行归一化操作，将中心点坐标、宽高比例转换为相对于缩放后图片大小的比例。

5.将处理后的图片和标签数据存储到新的文件中。

实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def read_data(img_path, label_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    with open(label_path, 'r') as f:
        label = f.read().splitlines()
    return img, label

def resize_img(img, size):
    img = cv2.resize(img, size)
    return img

def normalize_img(img):
    img = img / 255.0
    return img

def normalize_label(label, img_size):
    class_num = 80
    label_info = []
    for l in label:
        l = l.split()
        class_id = int(l[0])
        x = float(l[1])
        y = float(l[2])
        w = float(l[3])
        h = float(l[4])
        x = x * img_size[1]
        y = y * img_size[0]
        w = w * img_size[1]
        h = h * img_size[0]
        x = x / img_size[1]
        y = y / img_size[0]
        w = w / img_size[1]
        h = h / img_size[0]
        label_info.append([class_id, x, y, w, h])
    return np.array(label_info)

def save_data(img_path, label_path, save_img_path, save_label_path, img_size):
    img, label = read_data(img_path, label_path)
    img = resize_img(img, img_size)
    img = normalize_img(img)
    label = normalize_label(label, img_size)
    np.save(save_img_path, img)
    np.save(save_label_path, label)

其中，read_data函数用于读取图片和标签数据，resize_img函数用于缩放图片，normalize_img函数用于归一化图片，normalize_label函数用于归一化标签，save_data函数用于将处理后的图片和标签数据保存到新的文件中。