Zu Beginn finden Sie hier zwei Tutorials zur Verwendung von yolov7.
①Yolov7-Tutorial auf Nanny-Ebene: Link
②Yolov7-Datenverbesserung und Datenpartitionierung: Link
Der Hauptinhalt dieses Artikels ist: Nachdem Sie das Zielfoto identifiziert haben, schneiden Sie das Ziel zu
1. Bereiten Sie Fotos und Etiketten vor
Um Etiketten zu generieren, fügen Sie –save-txt zum Ausführungscode hinzu. Der vollständige Befehl lautet wie folgt:
python detect.py --weights .\runs\train\yolov72\weights\best.pt --source .\datasets\findcontact\testImages\ --save-txt
Der obige Dateipfad kann entsprechend der tatsächlichen Situation geändert werden
. Nach der Ausführung wird eine Etikettendatei generiert, die Etiketten im Yolo-Format enthält. Legen Sie die Etiketten und Bilder im selben Ordner ab.
2.Code
Der Codeteil wird reproduziert.
Ändern Sie einfach den Dateipfad entsprechend der tatsächlichen Situation. Die Werte von w und h können je nach Bedarf angepasst werden.
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 大叔azhe
# @Time : 2022/9/12 20:00
# @Function:图片裁剪
import os
import cv2
import shutil
def caijian():
# 仅支持JPEG,PNG,JPG格式图片
path = "D:/jmcode/2/yolov7-main/runs/detect/exp5/labels" # jpg图片和对应的生成结果的txt标注文件，放在一起
path3 = "D:/jmcode/2/yolov7-main/runs/detect/exp5/cut/roi" # 裁剪出来的小图保存的根目录
path6 = "D:/jmcode/2/yolov7-main/runs/detect/exp5/cut" # 裁剪出来的小图保存的根目录
w = 4000 # 原始图片resize
h = 4000
img_total = []
txt_total = []
file = os.listdir(path)
for filename in file:
first, last = os.path.splitext(filename)
# if (last in [".jpg",".jpeg","png"] ): # 图片的后缀名
# img_total.append(first)
# # print(img_total)
# else:
# txt_total.append(first)
if (last in [".txt"]): # 图片的后缀名
txt_total.append(first)
# print(img_total)
else:
img_total.append(first)
if os.path.exists(path3):
shutil.rmtree(path3)
os.mkdir(path3)
else:
os.mkdir(path3)
for img_ in img_total:
if img_ in txt_total:
filename_img = img_ + ".jpg" # 图片的后缀名
# print('filename_img:', filename_img)
path1 = os.path.join(path, filename_img)
a = os.path.exists(path1)
if (a == False):
filename_img = img_ + ".jpeg" # 图片的后缀名
# print('filename_img:', filename_img)
path1 = os.path.join(path, filename_img)
a = os.path.exists(path1)
if (a == False):
filename_img = img_ + ".png" # 图片的后缀名
# print('filename_img:', filename_img)
path1 = os.path.join(path, filename_img)
a = os.path.exists(path1)
print("文件是否存在{}".format(a))
img = cv2.imread(path1)
img = cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize 图像大小，否则提取先验框时因原图差异区域可能会报错
filename_txt = img_ + ".txt"
# print('filename_txt:', filename_txt)
n = 1
with open(os.path.join(path, filename_txt), "r+", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
for line in f:
aa = line.split(" ")
x_center = w * float(aa[1]) # aa[1]左上点的x坐标
y_center = h * float(aa[2]) # aa[2]左上点的y坐标
width = int(w * float(aa[3])) # aa[3]图片width
height = int(h * float(aa[4])) # aa[4]图片height
lefttopx = int(x_center - width / 2.0)
lefttopy = int(y_center - height / 2.0)
roi = img[lefttopy + 1:lefttopy + height + 3,
lefttopx + 1:lefttopx + width + 1] # [左上y:右下y,左上x:右下x] (y1:y2,x1:x2)需要调参，否则裁剪出来的小图可能不太好
print('roi:', roi)
filename_last = img_ + "_" + str(n) + ".jpg" # 裁剪出来的小图文件名
# print(filename_last)
path2 = os.path.join(path6, "roi") # 需要在path3路径下创建一个roi文件夹
print('path2:', path2) # 裁剪小图的保存位置
cv2.imwrite(os.path.join(path2, filename_last), roi)
n = n + 1
else:
continue
if __name__ == '__main__':
caijian()