3分钟搞定LabelImg批量重命名：图像与标注文件同步处理指南
【免费下载链接】labelImg 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/labe/labelImg
你是否遇到过标注文件与图像文件名称不匹配的问题？当数据集规模扩大时，手动修改文件名不仅耗时还容易出错。本文将介绍如何使用LabelImg工具及配套脚本实现图像与标注文件的批量同步重命名，解决标注与图像脱节的痛点。读完本文后，你将掌握批量重命名的完整流程，学会编写同步脚本，并能处理常见的文件名冲突问题。
重命名前的准备工作
在进行批量重命名前，需要确保LabelImg工具已正确安装并准备好相关文件。首先，从仓库克隆项目：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/labe/labelImg
cd labelImg
LabelImg支持多种标注格式，包括Pascal VOC XML和YOLO TXT格式。在开始重命名前，建议将所有图像和对应的标注文件整理到同一目录下，并确保它们具有相同的基础名称，例如image1.jpg对应image1.xml或image1.txt。
项目中提供了预定义类别文件，位于data/predefined_classes.txt。你可以根据需要修改该文件，添加或删除类别名称，确保标注时使用的类别与重命名后的文件保持一致。
批量重命名实现方案
虽然LabelImg主程序中没有直接提供批量重命名功能，但我们可以利用Python脚本实现这一需求。以下是一个简单的批量重命名脚本，可同步修改图像和标注文件的名称：
import os
def batch_rename(directory, prefix):
"""
批量重命名目录中的图像和标注文件
Args:
directory: 包含图像和标注文件的目录
prefix: 新文件名的前缀
"""
# 获取目录中的所有文件
files = os.listdir(directory)
# 分离图像和标注文件
image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']
annotation_extensions = ['.xml', '.txt']
images = []
annotations = []
for file in files:
ext = os.path.splitext(file)[1].lower()
if ext in image_extensions:
images.append(file)
elif ext in annotation_extensions:
annotations.append(file)
# 按名称排序
images.sort()
annotations.sort()
# 重命名文件
for i, (img, ann) in enumerate(zip(images, annotations)):
# 获取文件名和扩展名
img_name, img_ext = os.path.splitext(img)
ann_name, ann_ext = os.path.splitext(ann)
# 新文件名
new_name = f"{prefix}_{i+1}"
# 重命名图像文件
os.rename(os.path.join(directory, img),
os.path.join(directory, new_name + img_ext))
# 重命名标注文件
os.rename(os.path.join(directory, ann),
os.path.join(directory, new_name + ann_ext))
# 使用示例
batch_rename('/path/to/your/dataset', 'sample')
利用label_to_csv.py实现文件关联
LabelImg项目中的tools/label_to_csv.py脚本虽然主要用于格式转换，但也提供了文件关联的功能。该脚本可以读取指定目录下的标注文件，并根据文件名关联对应的图像文件。
以下是使用label_to_csv.py脚本的基本命令：
python tools/label_to_csv.py -p your_bucket -l /path/to/labels -m xml -o output.csv
其中，-l参数指定标注文件所在目录，脚本会自动查找该目录下的所有标注文件，并根据文件名关联对应的图像文件。这一功能可以帮助我们在重命名后验证图像与标注文件是否正确对应。
常见问题解决方案
文件名冲突处理
在批量重命名过程中，如果目标目录中已存在同名文件，会导致重命名失败。为避免这一问题，可以在脚本中添加冲突检测和处理机制：
def safe_rename(src, dst):
"""安全重命名文件，处理冲突"""
if os.path.exists(dst):
# 添加随机字符串避免冲突
rand_str = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=4))
dst_dir, dst_name = os.path.split(dst)
dst_name, dst_ext = os.path.splitext(dst_name)
dst = os.path.join(dst_dir, f"{dst_name}_{rand_str}{dst_ext}")
os.rename(src, dst)
return dst
格式不匹配问题
如果图像和标注文件的格式不匹配（如一个是JPG图像对应XML标注，另一个是PNG图像对应TXT标注），可以在脚本中添加格式过滤：
# 只处理同名且格式匹配的文件
matching_pairs = []
for img in images:
img_base = os.path.splitext(img)[0]
for ann in annotations:
ann_base = os.path.splitext(ann)[0]
if img_base == ann_base:
matching_pairs.append((img, ann))
break
大量文件处理优化
当处理大量文件时，重命名操作可能会比较耗时。可以使用多线程来提高效率：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def rename_file(args):
src, dst = args
os.rename(src, dst)
# 在批量重命名函数中使用多线程
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
executor.map(rename_file, [(os.path.join(directory, img), os.path.join(directory, new_name + img_ext)) for img, new_name, img_ext in rename_list])
总结与注意事项
批量重命名是数据预处理中的重要步骤，通过本文介绍的方法，你可以快速实现LabelImg标注文件与图像文件的同步重命名。使用时需要注意以下几点：
- 重命名前务必备份原始文件，以防操作失误导致数据丢失
- 重命名后建议使用label_to_csv.py脚本验证文件关联是否正确
- 对于大规模数据集，建议分批次进行重命名操作
- 重命名完成后，使用LabelImg打开部分文件检查标注是否正确显示
通过合理使用本文介绍的方法和工具，你可以有效提高数据预处理的效率，为后续的模型训练打下良好基础。
【免费下载链接】labelImg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/labe/labelImg
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
