yaodehan123的博客

1、YOLO识别图像后产生的txt文件，可以根据这个脚本对图像进行裁剪，只获得想要的区域 2、Python 3、Windows下 4、可以输入文件夹路径进行批量自动转换

1、在Windows平台下使用Python编写，Unix/Linux也可以使用 2、适用于任何监督学习任务的数据集划分：该数据集划分方法可用于分类、回归等任何监督学习任务。 3、只需要输入图像（如）文件夹路径、标签文件夹路径和输出文件夹路径，即可实现自动批量划分，脚本中示例为6:2:2，可以自行指定。 4、需要输入三个参数：图像文件夹路径、标签文件夹路径和输出文件夹路径。其中图像文件夹路径应包含所有图像文件，标签文件夹路径应与图像文件夹路径一对应，并且包含用于指示每个图像对应标签的文件如CS文件)。输出文件夹路径则是用于存储划分后的训练集、验证集和测试集数据的文件夹路径。 5、划分的方法为随机抽样，非大多数类似脚本按顺序划分数据集。

说明： 1、python，windows下编写。 2、网上大多数类似资源没有实操性，故写了这个脚本直接输入图像文件夹路径就能自动转换，并且具有灵活性。 3、目标检测、语义分割、姿态估计、图像分类等等都可以使用。 适合人群：具备一定编程基础。 能学到什么： ①图像数据增强流程，代码可以在以后的深度学习任务中复用，并且笔者进行了注释，方便读者理解。

说明： 1、需要自行指定文件夹路径 2、代码为python，代码适用于windows系统 3、replace函数第一个属性为被更改的后缀名，第二个属性为修改后的属性名

1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。