CCPD数据集转yolo格式

一、CCPD数据集介绍
CCPD2019车牌数据集是采集人员在合肥停车场采集、手工标注得来,采集时间在早7:30到晚10:00之间。且拍摄车牌照片的环境复杂多变,包括雨天、雪天、倾斜、模糊等。CCPD数据集包含将近30万张图片、图片尺寸为720x1160x3,共包含8种类型图片,每种类型、数量及类型说明如下表:

类型 图片数 说明
ccpd_base 199998 正常车牌
ccpd_challenge 10006 比较有挑战的车牌
ccpd_db 20001 光线较暗或较亮车牌
ccpd_fn 19999 距离摄像头较远或较近
ccpd_np
<think>好的,我需要帮助用户将CCPD数据集换为YOLO格式。首先,我应该了解CCPD数据集的结构。CCPD数据集主要用于车牌检测,通常包含大量带有车牌的图片,标注信息可能存储在图片文件名或单独的文本文件中。比如,文件名可能包含车牌的位置信息,例如“025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg”,其中包含了车牌的边界框坐标。 接下来,用户需要换为YOLO格式YOLO格式的标注是每个图片对应一个.txt文件,每行表示一个对象,格式为:class_id x_center y_center width height,这些坐标都是相对于图片宽度和高度的归一化值。 因此,换步骤大致如下: 1. 解析CCPD数据集的文件名或标注文件,提取出每个车牌的位置信息。 2. 将绝对坐标换为归一化的中心点坐标和宽高。 3. 将换后的数据写入对应的.txt文件,与图片同名并存放在同一目录或指定目录。 例如,假设文件名中的坐标部分是“154&383_386&473”,这可能是车牌的左上和右下角坐标。解析这些坐标后,计算中心点x_center = (x1 + x2)/2 / 图片宽度,同理y_center。宽度是(x2 - x1)/图片宽度,高度同理。然后需要将这些值归一化到0-1之间。 接下来需要考虑代码实现。需要遍历所有图片文件,解析文件名,提取坐标,计算归一化后的值,然后写入txt文件。可能需要使用Python的os模块处理文件路径,字符串分割提取坐标,以及PIL库获取图片尺寸。 需要注意的点: - 文件名中的坐标部分可能有不同的分隔符,需要正确分割。 - 确保坐标的顺序正确,比如左上和右下。 - 处理不同的CCPD数据集版本,可能有不同的命名方式。 - 图片可能存在多个车牌,但CCPD通常每个图片一个车牌,但代码应考虑到可能的扩展。 可能的错误情况: - 文件名格式不符合预期,导致解析失败。 - 图片无法打开,导致无法获取尺寸。 - 路径问题,如输入输出目录不存在。 因此,代码中需要加入异常处理,确保健壮性。例如,使用try-except块捕获可能的错误,记录失败的文件,或者跳过无法处理的图片。 示例代码的大致流程: 1. 遍历输入目录中的所有图片文件。 2. 对于每个文件,解析文件名获取坐标。 3. 打开图片获取宽度和高度。 4. 计算归一化的x_center, y_center, width, height。 5. 创建对应的txt文件,写入一行数据,格式为“0 x_center y_center width height”(假设类别ID为0)。 现在需要将这个过程具体化为代码。例如,文件名解析部分,假设文件名结构为“..._x1&y1_x2&y2_...”,可能需要用split('_')分割各部分,找到包含坐标的部分,然后进一步分割x1、y1等。 例如,文件名“025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg”,各部分用'-'分割后的第三部分是“154&383_386&473”,这可能代表左上角(x1=154,y1=383)和右下角(x2=386,y2=473)。但需要确认这个分割是否正确,可能需要根据具体的CCPD数据集文档来确定正确的解析方式。 假设正确分割后得到x1,y1,x2,y2,则计算中心点: x_center = (x1 + x2) / 2 / img_width y_center = (y1 + y2) / 2 / img_height width = (x2 - x1) / img_width height = (y2 - y1) / img_height 然后写入到txt文件中,每行一个对象,这里假设每个图片只有一个车牌,所以一行即可。 编写代码时,可能需要处理不同的CCPD子集,比如CCPD-Base、CCPD-DB等,但用户没有具体说明,所以假设是基础版本。 测试代码时需要注意路径的正确性,可能需要用户指定输入和输出目录。 最后,生成相关问题,比如关于CCPD的结构,YOLO格式的其他问题,坐标换,多类别处理等。</think><< 将CCPD数据集换为YOLO格式需要以下步骤: 1. **解析CCPD标注信息**: CCPD的车牌位置信息存储在文件名中,格式为: `[...]_x1&y1_x2&y2_[...].jpg`。例如文件名片段`154&383_386&473`表示左上角(154,383)和右下角(386,473) 2. **坐标换公式**: ```python def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) ``` 3. **完整换代码**: ```python import os from PIL import Image def ccpd2yolo(ccpd_path, output_dir): for filename in os.listdir(ccpd_path): if not filename.endswith(".jpg"): continue # 解析文件名 parts = filename.split('-') coord_str = parts[2].split('_') x1, y1 = map(int, coord_str[0].split('&')) x2, y2 = map(int, coord_str[1].split('&')) # 获取图片尺寸 img_path = os.path.join(ccpd_path, filename) with Image.open(img_path) as img: img_w, img_h = img.size # 坐标换 size = (img_w, img_h) box = (x1, x2, y1, y2) yolo_box = convert(size, box) # 写入YOLO格式文件 txt_name = os.path.splitext(filename)[0] + ".txt" with open(os.path.join(output_dir, txt_name), 'w') as f: f.write(f"0 {yolo_box[0]} {yolo_box[1]} {yolo_box[2]} {yolo_box[3]}") ``` **使用方式**: ```python ccpd2yolo("/path/to/ccpd/images", "/output/directory") ``` **注意事项**: - 需要安装PIL库:`pip install pillow` - 输出目录需要预先创建 - 假设车牌类别ID为0,可根据需要修改 - 原始CCPD数据集的坐标是`(x_left, y_up, x_right, y_down)`格式 - 确保坐标值不超过图像尺寸
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