已知图像对角线坐标分别为xmin,ymin,xmax,ymax并知道图像的宽为width高为height,如何通过python计算出yolov5所需要的4个数字并写入txt
时间: 2024-05-08 15:19:55 浏览: 7
文件中?
首先,我们需要利用图像的坐标信息和大小,计算出图像中心点的坐标和宽高的比例因子。代码如下:
```
center_x = (xmin + xmax) / 2.0
center_y = (ymin + ymax) / 2.0
width_ratio = 1.0 * (xmax - xmin) / width
height_ratio = 1.0 * (ymax - ymin) / height
```
接下来,我们需要根据Yolov5模型的数据格式,将中心点坐标和宽高比例因子转换成yolo坐标。我们可以使用如下的代码来计算:
```
yolo_x = center_x / width
yolo_y = center_y / height
yolo_w = width_ratio
yolo_h = height_ratio
```
最后,我们可以将这四个数据写入一个txt文件,以供使用。代码如下:
```
with open("test.txt", "w") as f:
f.write(f"{class_num} {yolo_x} {yolo_y} {yolo_w} {yolo_h}")
```
其中,``class_num``指的是物体类别的编号,如果只有一个类别,则可以将其设为0。 ``test.txt``是最后生成的文件名,可以根据需求自行修改。
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python将xmind转化为excel
可以使用Python中的xmindparser库来将xmind文件转换为excel文件。首先,需要导入xmindparser库,并调用其中的xmind_to_dict函数来读取xmind文件的内容。然后,可以使用openpyxl库来创建一个excel文件,并将xmind内容写入excel文件中。下面是一个示例代码:
```python
from xmindparser import xmind_to_dict
import openpyxl
def xmind_to_excel(xmind_file, excel_file):
xmind_content = xmind_to_dict(xmind_file)[0]['topic'] # 读取xmind内容
workbook = openpyxl.Workbook() # 创建一个excel文件
worksheet = workbook.active
for i, row in enumerate(xmind_content):
for j, cell in enumerate(row):
worksheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=cell)
workbook.save(excel_file) # 保存excel文件
xmind_file = 'path/to/xmind/file.xmind'
excel_file = 'path/to/excel/file.xlsx'
xmind_to_excel(xmind_file, excel_file)
```
这段代码中,我们首先使用xmind_to_dict函数读取xmind文件的内容,然后创建一个excel文件并获取到其中的默认工作表。接下来,我们将xmind内容逐个写入excel文件的单元格中。最后,通过调用workbook.save函数保存excel文件。你可以将xmind_file和excel_file分别替换成你实际的文件路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现Xmind转换Excel工具](https://blog.csdn.net/m0_49949392/article/details/124142871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
makedown转化为xmind,python代码
将 Markdown 转换为 XMind 可以分为两个步骤:
1. 将 Markdown 转换为树形结构,通常使用 Markdown 解析库来实现;
2. 将树形结构转换为 XMind 文件,可以使用 xmind-sdk 库来实现。
下面是一个简单的 Python 代码示例,它将一个 Markdown 文件转换为 XMind:
```python
import markdown
from xmind.core import workbook, topic
from xmind.core.const import TAG_TOPIC
def markdown_to_xmind(md_file_path, xmind_file_path):
# 读取 Markdown 文件
with open(md_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
md_content = f.read()
# 将 Markdown 转换为树形结构
md_tree = markdown.markdown(md_content, extensions=['markdown.extensions.toc'])
# 创建 XMind 文件
xmind_file = workbook.Workbook()
sheet1 = xmind_file.add_sheet("Sheet1")
# 添加主题
root_topic = topic.TopicElement(ownerWorkbook=xmind_file, tagName=TAG_TOPIC)
root_topic.setTitle("Root Topic")
sheet1.getRootTopic().addSubTopic(root_topic)
# 将树形结构转换为 XMind 文件
add_topics_from_md(md_tree, root_topic)
# 保存 XMind 文件
xmind_file.save(xmind_file_path)
def add_topics_from_md(md_tree, parent_topic):
# 解析 Markdown 树
# ...
# 添加主题
for node in nodes:
topic_element = topic.TopicElement(ownerWorkbook=parent_topic.getOwnerWorkbook(), tagName=TAG_TOPIC)
topic_element.setTitle(node.title)
parent_topic.addSubTopic(topic_element)
# 递归添加子主题
add_topics_from_md(node.children, topic_element)
```
这个例子使用了 Python 的 `markdown` 模块将 Markdown 文件解析为树形结构,然后使用 xmind-sdk 创建 XMind 文件。在 `add_topics_from_md` 函数中,我们可以通过递归的方式将 Markdown 树的节点转换为 XMind 主题。这只是一个简单的示例,你可能需要根据具体需求来修改和完善代码。