Yolo整理数据集踩的一些坑以及解决办法(附python脚本)

好长时间没有发博客了啊,最近一直在学习yolo相关的,感觉知识博大精深,永无止境啊。

这两天把数据集汇总的时候,发现了很多问题,写个博客分享给友友们。

先说一下具体情况,我是运行yolov5的,数据集为图片和xml文件

一、数据集标签不统一问题

比如上面的标签是 abcdefg,项目需要改成 abc,我有很多个这样的文件,都需要改,手改耗时耗力,所以我找了一个很好用的脚本放在下图。

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

#程序功能:批量修改VOC数据集中xml标签文件的标签名称
def changelabelname(inputpath):
    listdir = os.listdir(inputpath)
    for file in listdir:
        if file.endswith('xml'):
            file = os.path.join(inputpath,file)
            tree = ET.parse(file)
            root = tree.getroot()
            for object1 in root.findall('object'):
                for sku in object1.findall('name'):          
                    if (sku.text == 'abcdefg'):               #‘preName’为修改前的名称
                        sku.text = 'abc'                 #‘TESTNAME’为修改后的名称
                        tree.write(file,encoding='utf-8')     #写进原始的xml文件并避免原始xml中文字符乱码
                    else:
                        pass
        else:
            pass

if __name__ == '__main__':
    inputpath = 'data/annotions/'  #此处替换为自己的路径
    changelabelname(inputpath)

只要运行一下,就可以遍历所有文件,并且改变标签名。

二、数据集中有中文,报错gbk 

当我们将xml转txt划分train、val、test时,有时候会报gbk编码错误,报错如下

这种情况一般都是数据集有中文,需要把数据集的中文删除

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就如上图所示,folder处的哈哈为中文,当然经我测试,我发现哈哈前面的大括号也会导致gbk报错

此时我们需要用脚本把xml文件中的中文删掉,这里推荐一个简单的方法,直接把全部数据集的 folder 和 path 用没有中文的字母替换掉不就得了,直接上脚本

import xml.dom.minidom
import os

path = 'data/annotions1/'  # xml文件存放路径
sv_path = 'data/annotions/'  # 修改后的xml文件存放路径
files = os.listdir(path)
cnt = 1  ##从1开始计数,如果要在前面+0,用zfill函数

for xmlFile in files:
    dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile))  # 打开xml文件,送到dom解析
    root = dom.documentElement  # 得到文档元素对象
    item = root.getElementsByTagName('path')  # 获取path这一node名字及相关属性值
    item2 = root.getElementsByTagName('folder')  # 获取path这一node名字及相关属性值
    print(item)
    for i in item:
        i.firstChild.data = 'C:/Users/11190/Desktop/400/406'+'glass' + str(cnt) + '.jpg'  # xml文件对应的图片路径

    for i in item2:
        i.firstChild.data = 'glass' ##folder
    with open(os.path.join(sv_path, xmlFile), 'w') as fh:
        dom.writexml(fh)
    cnt += 1

给大伙看一下更改后的效果

可见 folder 和 path 都已经被替换成了上上图脚本所设定的 glass 和 C:/Users/11190/Desktop/

非常完美

 三、推荐一个将xml转txt并划分数据集为train、val、test的脚本

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import shutil
import random

xml_file_path = 'data/annotions/'       # 检查和自己的xml文件夹名称是否一致
images_file_path = 'data/source_images/'  # 检查和自己的图像文件夹名称是否一致
# 改成自己的类别名称
classes = ["zt", "smt", "bx", "xr"]
# 数据集划分比例,训练集75%,验证集15%,测试集15%
train_percent = 0.78
val_percent = 0.11
test_percent = 0.11
# 此处不要改动,只是创一个临时文件夹
if not os.path.exists('data/temp_labels/'):
    os.makedirs('data/temp_labels/')
txt_file_path = 'data/temp_labels/'


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


def convert_annotations(image_name):
    in_file = open(xml_file_path + image_name + '.xml')
    out_file = open(txt_file_path + image_name + '.txt', 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        # difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        # if cls not in classes or int(difficult) == 1:
        #     continue
        if cls not in classes == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text),
             float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


total_xml = os.listdir(xml_file_path)
num_xml = len(total_xml)  # XML文件总数

for i in range(num_xml):
    name = total_xml[i][:-4]
    convert_annotations(name)


# *********************************************** #
#  parent folder
#  --data
#  ----images
#       ----train
#       ----val
#       ----test
#  ----labels
#       ----train
#       ----val
#       ----test
def create_dir():
    if not os.path.exists('data/images/'):
        os.makedirs('data/images/')
    if not os.path.exists('data/labels/'):
        os.makedirs('data/labels/')

    if not os.path.exists('data/images/train/'):
        os.makedirs('data/images/train')
    if not os.path.exists('data/images/val/'):
        os.makedirs('data/images/val/')
    if not os.path.exists('data/images/test/'):
        os.makedirs('data/images/test/')

    if not os.path.exists('data/labels/train/'):
        os.makedirs('data/labels/train/')
    if not os.path.exists('data/labels/val/'):
        os.makedirs('data/labels/val/')
    if not os.path.exists('data/labels/test/'):
        os.makedirs('data/labels/test/')

    return


# *********************************************** #
# 读取所有的txt文件
create_dir()
total_txt = os.listdir(txt_file_path)
num_txt = len(total_txt)
list_all_txt = range(num_txt)  # 范围 range(0, num)

num_train = int(num_txt * train_percent)
num_val = int(num_txt * val_percent)
num_test = num_txt - num_train - num_val

train = random.sample(list_all_txt, num_train)
# train从list_all_txt取出num_train个元素
# 所以list_all_txt列表只剩下了这些元素:val_test
val_test = [i for i in list_all_txt if not i in train]
# 再从val_test取出num_val个元素,val_test剩下的元素就是test
val = random.sample(val_test, num_val)
# 检查两个列表元素是否有重合的元素
# set_c = set(val_test) & set(val)
# list_c = list(set_c)
# print(list_c)
# print(len(list_c))

print("训练集数目:{}, 验证集数目:{},测试集数目:{}".format(len(train), len(val), len(val_test) - len(val)))
for i in list_all_txt:
    name = total_txt[i][:-4]

    srcImage = images_file_path + name + '.jpg'
    srcLabel = txt_file_path + name + '.txt'

    if i in train:
        dst_train_Image = 'data/images/train/' + name + '.jpg'
        dst_train_Label = 'data/labels/train/' + name + '.txt'
        shutil.copyfile(srcImage, dst_train_Image)
        shutil.copyfile(srcLabel, dst_train_Label)
    elif i in val:
        dst_val_Image = 'data/images/val/' + name + '.jpg'
        dst_val_Label = 'data/labels/val/' + name + '.txt'
        shutil.copyfile(srcImage, dst_val_Image)
        shutil.copyfile(srcLabel, dst_val_Label)
    else:
        dst_test_Image = 'data/images/test/' + name + '.jpg'
        dst_test_Label = 'data/labels/test/' + name + '.txt'
        shutil.copyfile(srcImage, dst_test_Image)
        shutil.copyfile(srcLabel, dst_test_Label)
shutil.rmtree(txt_file_path)

 改一下路径,并且设置一下train、val、test的比例就好啦

如果觉得有用的话,麻烦点个关注加点赞嘿嘿!

参考文章:

​​​​​​(2条消息) yolov5数据集制作之xml转txt,数据集划分程序,一键搞定,搞不定联系我,我帮你搞_Ubuntu18.04局域网共享文件夹,实现win7和Ubuntu本地访问-CSDN博客

python 批量修改文件名和图片xml内的path、folder_乱搭巴士的博客-CSDN博客

还有一个文章暂时找不到,等找到我再贴上来

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