SHHB_train数据集txt处理与图片划分脚本

SHHB_train数据集是一个针对特定任务的人头坐标标注数据集，主要用于图像识别或对象检测领域，特别是人脸检测中的行人头部位置检测。该数据集的txt格式文件包含了图像的路径以及对应的头部坐标信息。原始代码片段展示了如何处理这个数据集，包括读取图像路径、将数据集划分为训练集和验证集，并对图像进行分离存储。 首先，导入了必要的库，如`glob`, `os`, `numpy`, 和 `shutil`，以及 `PIL` 用于图像操作。`START_BOUNDING_BOX_ID=0` 可能是用于标记每个头部坐标框的起始标识符。函数`val_train`的主要步骤如下： 1. 定义训练图片和验证图片的路径，确保它们不存在时创建新的目录。 2. 划分训练集和验证集：通过`train_ratio=0.9`定义了90%的图片用于训练，其余用于验证。使用`glob.glob`获取SHHB_train目录下的所有.jpg文件，并按顺序排序，然后随机打乱以便划分。 3. 将文件列表分割为训练列表和验证列表。 4. 创建一个名为`SHHB_train.txt`的文件，用于保存训练图片的路径；创建另一个文件`pro_train`，用于后续可能的其他处理。 5. 遍历训练图片列表，将图片路径写入`SHHB_train.txt`，同时复制图片到训练图片目录。 6. 对于每个图片，从SHHB_txt文件中读取对应行，进一步处理每条包含头部坐标信息的文本行。 这部分代码的核心目的是预处理SHHB_train数据集，使其适应基于PyTorch-YOLOv3等深度学习模型的训练。用户需要提供SHHB_img（图像文件夹路径）和SHHB_txt（包含坐标标注的文本文件路径），通过这段代码可以生成用于训练的人脸头部标注的训练和验证数据。然而，由于代码中提到“找不到txt文本的代码”，可能意味着作者在处理标注文件时遇到了问题，例如解析和提取坐标，这需要额外的解析步骤。 总结来说，SHHB_train数据集处理的关键在于读取文本文件中的坐标信息，并将其与图像路径关联起来，形成可用于训练和验证的格式。此外，代码中还有文件管理和数据划分的部分，这些都是训练深度学习模型前常见的数据准备步骤。