YoloV8之labelme数据集转为yolo格式

YoloV8之数据集转为yolo格式

• 1.分类数据集制作
• 2.检测数据集制作
• 3.分割数据集制作

1.分类数据集制作

1.1 首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset

1.2 然后在其文件夹分别创建train、val两个子文件夹

1.3 train和val文件夹下存放各个类别的缺陷图像

2.检测数据集制作

path: D:\BaiduPan\labelmeCatAndDog
train: images/train
val: images/val
names:
  0: dog
  1: cat

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import numpy as np
import json
from glob import glob
import cv2
import shutil
import yaml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tqdm import tqdm
from PIL import Image


'''
统一图像格式
'''
def change_image_format(label_path, suffix='.jpg'):
    """
    统一当前文件夹下所有图像的格式，如'.jpg'
    :param suffix: 图像文件后缀
    :param label_path:当前文件路径
    :return:
    """
    externs = ['png', 'jpg', 'JPEG', 'BMP', 'bmp']
    files = list()
    # 获取尾缀在ecterns中的所有图像
    for extern in externs:
        files.extend(glob(label_path + "\\*." + extern))
    # 遍历所有图像，转换图像格式
    for index,file in enumerate(tqdm(files)):
        name = ''.join(file.split('.')[:-1])
        file_suffix = file.split('.')[-1]
        if file_suffix != suffix.split('.')[-1]:
            # 重命名为jpg
            new_name = name + suffix
            # 读取图像
            image = Image.open(file)
            image = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
            # 重新存图为jpg格式
            cv2.imwrite(new_name, image)
            # 删除旧图像
            os.remove(file)



'''
读取所有json文件，获取所有的类别
'''
def get_all_class(file_list, label_path):
    """
    从json文件中获取当前数据的所有类别
    :param file_list:当前路径下的所有文件名
    :param label_path:当前文件路径
    :return:
    """
    # 初始化类别列表
    classes = list()
    # 遍历所有json,读取shape中的label值内容，添加到classes
    for filename in tqdm(file_list):
        json_path = os.path.join(label_path, filename + '.json')
        json_file = json.load(open(json_path, "r", encoding="utf-8"))
        for item in json_file["shapes"]:
            label_class = item['label']
            if label_class not in classes:
                classes.append(label_class)
    print('read file done')
    return classes


'''
划分训练集、验证机、测试集
'''
def split_dataset(label_path, test_size=0.3, isUseTest=False, useNumpyShuffle=False):
    """
    将文件分为训练集，测试集和验证集
    :param useNumpyShuffle: 使用numpy方法分割数据集
    :param test_size: 分割测试集或验证集的比例
    :param isUseTest: 是否使用测试集，默认为False
    :param label_path:当前文件路径
    :return:
    """
    # 获取所有json
    files = glob(label_path + "\\*.json")
    files = [i.replace("\\", "/").split("/")[-1].split(".json")[0] for i in files]

    if useNumpyShuffle:
        file_length = len(files)
        index = np.arange(file_length)
        np.random.seed(32)
        np.random.shuffle(index) # 随机划分

        test_files = None
        # 是否有测试集
        if isUseTest:
            trainval_files, test_files = np.array(files)[index[:int(file_length * (1 - test_size))]], np.array(files)[
                index[int(file_length * (1 - test_size)):]]
        else:
            trainval_files = files
        # 划分训练集和测试集
        train_files, val_files = np.array(trainval_files)[index[:int(len(trainval_files) * (1 - test_size))]], \
                                 np.array(trainval_files)[index[int(len(trainval_files) * (1 - test_size)):]]
    else:
        test_files = None
        if isUseTest:
            trainval_files, test_files = train_test_split(files, test_size=test_size, random_state=55)
        else:
            trainval_files = files
        train_files, val_files = train_test_split(trainval_files, test_size=test_size, random_state=55)

    return train_files, val_files, test_files, files


'''
生成yolov5的训练、验证、测试集的文件夹
'''
def create_save_file(ROOT_DIR):
    print('step6:生成yolov5的训练、验证、测试集的文件夹')

    # 生成训练集
    train_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images','train')
    if not os.path.exists(train_image):
        os.makedirs(train_image)
    train_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels','train')
    if not os.path.exists(train_label):
        os.makedirs(train_label)
    # 生成验证集
    val_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images', 'val')
    if not os.path.exists(val_image):
        os.makedirs(val_image)
    val_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels', 'val')
    if not os.path.exists(val_label):
        os.makedirs(val_label)
    # 生成测试集
    test_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images', 'test')
    if not os.path.exists(test_image):
        os.makedirs(test_image)
    test_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels', 'test')
    if not os.path.exists(test_label):
        os.makedirs(test_label)
    return train_image, train_label, val_image, val_label, test_image, test_label


'''
转换，根据图像大小，返回box框的中点和高宽信息
'''
def convert(size, box):
    # 宽
    dw = 1. / (size[0])
    # 高
    dh = 1. / (size[1])

    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    # 宽
    w = box[1] - box[