写一个python函数,将已经转换为YOLO格式的标注写入txt文档
时间: 2024-05-10 12:16:21 浏览: 4
以下是一个将已经转换为YOLO格式的标注写入txt文档的Python函数:
```python
def write_yolo_annotation_to_txt(yolo_annotations, output_file):
with open(output_file, 'w') as f:
for annotation in yolo_annotations:
line = f"{annotation['class_id']} {annotation['x_center']} {annotation['y_center']} {annotation['width']} {annotation['height']}\n"
f.write(line)
```
其中,`yolo_annotations` 是一个列表,每个元素都是一个字典,包含以下字段:
- `class_id`:物体的类别ID
- `x_center`:物体在图像中心点的x坐标(相对于图像宽度的比例)
- `y_center`:物体在图像中心点的y坐标(相对于图像高度的比例)
- `width`:物体的宽度(相对于图像宽度的比例)
- `height`:物体的高度(相对于图像高度的比例)
`output_file` 是输出的txt文件路径。函数会遍历 `yolo_annotations` 列表中的每个元素,并将其转换成YOLO格式的一行字符串,然后将其写入到输出文件中。
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使用python写一个脚本将yolo格式的数据集转换为coco格式的数据集
好的,以下是一个简单的 Python 脚本,可以将 YOLO 格式的数据集转换为 COCO 格式的数据集:
```python
import json
import os
from PIL import Image
def convert_yolo_to_coco(yolo_path, image_dir, output_path):
# 读取 YOLO 格式的标注数据
with open(yolo_path, 'r') as f:
yolo_data = f.readlines()
# 读取图像大小
image_size = {}
for filename in os.listdir(image_dir):
if filename.endswith('.jpg'):
with Image.open(os.path.join(image_dir, filename)) as img:
image_size[filename] = img.size
# 转换为 COCO 格式的标注数据
coco_data = {'images': [], 'annotations': [], 'categories': [{'id': 1, 'name': 'object'}]}
ann_id = 0
for line in yolo_data:
parts = line.strip().split()
filename = parts[0]
bbox = [float(x) for x in parts[1:]]
img_width, img_height = image_size[filename]
x, y, w, h = bbox
x1 = max(int((x - w / 2) * img_width), 0)
y1 = max(int((y - h / 2) * img_height), 0)
x2 = min(int((x + w / 2) * img_width), img_width)
y2 = min(int((y + h / 2) * img_height), img_height)
bbox_width = x2 - x1
bbox_height = y2 - y1
# 添加图像信息
image_info = {'id': len(coco_data['images']) + 1, 'file_name': filename, 'width': img_width, 'height': img_height}
coco_data['images'].append(image_info)
# 添加标注信息
ann_info = {'id': ann_id + 1, 'image_id': image_info['id'], 'category_id': 1, 'bbox': [x1, y1, bbox_width, bbox_height], 'area': bbox_width * bbox_height, 'iscrowd': 0}
coco_data['annotations'].append(ann_info)
ann_id += 1
# 保存 COCO 格式的数据集
with open(output_path, 'w') as f:
json.dump(coco_data, f)
# 测试
yolo_path = 'path/to/yolo.txt'
image_dir = 'path/to/images'
output_path = 'path/to/coco.json'
convert_yolo_to_coco(yolo_path, image_dir, output_path)
```
以上代码假设 YOLO 格式的标注数据是一个文本文件,每行表示一张图像和对应的物体框,格式为:
```
path/to/image1.jpg x1 y1 w1 h1 x2 y2 w2 h2 ...
path/to/image2.jpg x1 y1 w1 h1 x2 y2 w2 h2 ...
...
```
其中 `(x1, y1)` 和 `(x2, y2)` 分别是物体框的左上角和右下角坐标,都是相对于图像大小的比例。`w` 和 `h` 分别是物体框的宽度和高度,也是相对于图像大小的比例。
另外,假设图像文件都是 JPEG 格式的,并且存储在 `image_dir` 目录下。最终的 COCO 格式的数据集会保存为一个 JSON 文件,文件路径为 `output_path`。
使用python写一个脚本将yolo格式的目标检测数据集转换为voc格式的目标检测数据集
好的,以下是一个将yolo格式的数据集转换为voc格式的脚本。请确保您已经安装了必要的Python库,如xml.etree.ElementTree和opencv。
```python
import os
import cv2
import xml.etree.ElementTree as ET
classes = ['class1', 'class2', 'class3'] # 填写您的类别列表
yolo_labels_folder = 'yolo_labels/' # 填写您的yolo标签文件夹
voc_labels_folder = 'voc_labels/' # 填写您要输出的voc标签文件夹
image_folder = 'images/' # 填写您的图像文件夹
def convert(size, box):
dw = 1. / size[0]
dh = 1. / size[1]
x = (box[0] + box[1]) / 2.0
y = (box[2] + box[3]) / 2.0
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return (x, y, w, h)
for filename in os.listdir(yolo_labels_folder):
if filename.endswith('.txt'):
img_id = filename[:-4]
img_path = image_folder + img_id + '.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
h, w, _ = img.shape
# 创建新的voc标签文件
root = ET.Element('annotation')
ET.SubElement(root, 'folder').text = 'VOC2007'
ET.SubElement(root, 'filename').text = img_id + '.jpg'
source = ET.SubElement(root, 'source')
ET.SubElement(source, 'database').text = 'Unknown'
size = ET.SubElement(root, 'size')
ET.SubElement(size, 'width').text = str(w)
ET.SubElement(size, 'height').text = str(h)
ET.SubElement(size, 'depth').text = '3'
ET.SubElement(root, 'segmented').text = '0'
with open(yolo_labels_folder + filename, 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip().split(' ')
class_id = int(line[0])
x_min = int(float(line[1]) * w - float(line[3]) * w / 2)
y_min = int(float(line[2]) * h - float(line[4]) * h / 2)
x_max = int(float(line[1]) * w + float(line[3]) * w / 2)
y_max = int(float(line[2]) * h + float(line[4]) * h / 2)
obj = ET.SubElement(root, 'object')
ET.SubElement(obj, 'name').text = classes[class_id]
ET.SubElement(obj, 'pose').text = 'Unspecified'
ET.SubElement(obj, 'truncated').text = '0'
ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
bbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
ET.SubElement(bbox, 'xmin').text = str(x_min)
ET.SubElement(bbox, 'ymin').text = str(y_min)
ET.SubElement(bbox, 'xmax').text = str(x_max)
ET.SubElement(bbox, 'ymax').text = str(y_max)
# 保存voc标签文件
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(voc_labels_folder + img_id + '.xml')
```
请将代码中的“classes”,“yolo_labels_folder”,“voc_labels_folder”和“image_folder”替换为您的自定义变量。此脚本假定yolo标签文件和图像文件具有相同的文件名(但文件扩展名不同),并且它们都位于yolo_labels_folder和image_folder中。
此脚本将在voc_labels_folder中生成与yolo标签文件相对应的voc标签文件。