将目标检测的标注框数据分割出来

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已于 2023-11-01 14:39:00 修改 · 214 阅读

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#目标检测 #python #人工智能

于 2023-10-31 10:50:38 首次发布

该代码定义了一个函数extract_annotations，用于从labelimg生成的txt文件中读取图像的标注信息，然后将图片按标注分割并保存。脚本遍历指定文件夹下的.jpg和.txt文件进行处理。

import os
import cv2

# labelimg生成的txt文件中的格式为（classes x y w h），(类别，锚框中心点x坐标，锚框中心点y坐标，锚框宽w，锚框宽h)，小数是归一化后的值

files_path = "/Data/file/imagepath"
output_dir = "/Data/file/resultpath"

def extract_annotations(image_path, annotation_path, output_dir):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    image_height, image_width = image.shape[:2]

    with open(annotation_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
  
    for line in lines:
        parts = line.strip().split()
        class_name = int(parts[0])
        if class_name == 2 or class_name == 0:
            xmax_float = float(parts[1])
            ymax_float = float(parts[2])
            xmin_float = float(parts[3])
            ymin_float = float(parts[4])

            # 将小数值转换为整数坐标
            x1max = int(xmax_float * image_width)
            y1max = int(ymax_float * image_height)
            x1min = int(xmin_float * image_width)
            y1min = int(ymin_float * image_height)