YOLO数据集划分

import os
import cv2
import random
from PIL import Image
# os.makedirs('labels_train')
# os.makedirs('labels_val')

img_train_path ='.//images/train/'  #图片训练集保存路径，需要自己新建
img_val_path = './/images/val/'     #图片验证集保存路径   需要自己新建
labels_train_path = './custom/labels/train/'       #标签训练集保存路径   需要自己新建
labels_val_path = './custom/labels/val/'           #标签验证集保存路径   需要自己新建
dir_images = './img/'                       #数据集路径
dir_labels  = './ann/'                  #标签路径

images = os.listdir(dir_images)             #把所有的图片名放入一个列表中
labels = os.listdir(dir_labels)            #labels的顺序和images的顺序不一定是一致的

random.seed(2021)                           #设置一个随机种子，确保每次运行都按照既定的随机形式
random.shuffle(images)                      #洗牌操作，打乱列表顺序

train_spilt_rate =0.9       #数据集划分比例，数据集较小