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使用场景
需要训练的Box标注数据集中包含了部分分隔标注的数据，需要将分隔标注的数据转化为Box标注
教程内容
1了解Box标注和分隔标注
2查找yolo的box标注数据集中存在的分隔标注标签
3将分隔标注转化为Box标注
1了解Box标注和分隔标注
Box标注：
也就是方框矩形的标注形式，格式为如下
索引左上角点x坐标左上角点y坐标宽度高度
比如下方这个Box标注标签内容，可以看到内容为固定的5个内容，也就是对应着上边我说的格式
Box标注的图为如下，可以看到是方框形式的标注
分隔标注：
也就是多边形的标注形式，格式为如下
索引点位1x坐标点位1y坐标点位2x坐标点位2y坐标
比如下方这个分隔标注标签内容，可以看到除了索引有8个元素，也就是有4个点位，当然，分隔标注对点位数量没有限制，毕竟是多边形
分隔标注的图为如下，如图可以看到为多边形
2查找yolo的box标注数据集中存在的分隔标注标签
为了演示，我这里将我的数据集中的某一条Box标注改为了分隔标注格式，如图
先附上查找分隔标注的脚本
importos
defcheck_labels_for_segmentation(labels_dir):
"""
检查标签目录中的每个标签文件是否包含分割标注格式。
Args:
labels_dir(str):标签文件所在的目录路径。
Returns:
list:包含分割标注格式的文件路径。
"""
segmentation_files=#用于存储包含分割标注的文件
forfilenameinoslistdir(labels_dir):
#构建完整的标签文件路径
filepath=ospathjoin(labels_dir,filename)
ifnotfilepathendswith('txt'):
continue#跳过非文本文件
withopen(filepath,'r')asf:
lines=freadlines()
forlineinlines:
parts=linestrip()split()#分割每一行
iflen(parts)5:#分割标注通常会有多边形点集，字段数大于5
#检查是否含有多边形点集
try:
floats=[float(x)forxinparts[5:]]#从第6个字段开始应为多边形点坐标
iflen(floats)%2==0:#检查点集是否为偶数对(x,y)
segmentation_files脚本end(filepath)
break#当前文件已经确定为分割标注格式，需再检查其余行
exceptValueError:
pass#如果法转换为浮点数，跳过该行
returnsegmentation_files
#使用示例
if__name__=="__main__":
labels_directory=r"D:\A01PythonProjects3123\labelImg-master\标签文件批量处理\slopev1iyolov8\train\labels"#替换为你的labels文件夹路径
segmentation_files=check_labels_for_segmentation(labels_directory)
ifsegmentation_files:
print("以下文件包含分割标注格式：")
forfileinsegmentation_files:
print(file)
else:
print("未找到包含分割标注格式的文件。")
在脚本中，我传入了需要检测分隔标注标签的所在目录，也就是数据集的labels目录，执行后结果如下
3将分隔标注转化为Box标注
如果我们的数据集中只有一条因为失误将box标注做成了分隔标注，手动改还好，要是多了可就不好改了，因此下面我提供批量将分隔标注转化为Box标注的脚本。
importos
defconvert_segmentation_to_box(labels_dir):
"""
将分割标注文件转换为框标注文件，并覆盖原文件。
Args:
labels_dir(str):分割标注文件的目录路径。
Returns:
None
"""
forfilenameinoslistdir(labels_dir):
input_path=ospathjoin(labels_dir,filename)
ifnotfilenameendswith('txt'):
continue#跳过非文本文件
withopen(input_path,'r')asinfile:
lines=infilereadlines()
withopen(input_path,'w')asoutfile:
forlineinlines:
parts=linestrip()split()
iflen(parts)<=5:
#如果不是分割标注格式，则直接写入原内容
outfilewrite(line)
continue
class_id=parts[0]
polygon_points=list(map(float,parts[5:]))
x_coords=polygon_points[::2]#偶数索引为x坐标
y_coords=polygon_points[1::2]#奇数索引为y坐标
#计算外接矩形
x_min,x_max=min(x_coords),max(x_coords)
y_min,y_max=min(y_coords),max(y_coords)
x_center=(x_min+x_max)2
y_center=(y_min+y_max)2
width=x_max-x_min
height=y_max-y_min
#转换为框标注格式
box_annotation=f"{class_id}{x_center:6f}{y_center:6f}{width:6f}{height:6f}\n"
outfilewrite(box_annotation)
print(f"转换完成，原标签文件已更新。")
#使用示例
if__name__=="__main__":
labels_directory=r"D:\A01PythonProjects3123\labelImg-master\标签文件批量处理\slopev1iyolov8\train\labels"#替换为你的分割标注目录路径
convert_segmentation_to_box(labels_directory)
在这个脚本中，我们还是传入了labels目录，将labels目录中的分隔标注全部转化为box标注，执行脚本，看看前后结果，如图可以看多边形的分隔标注转化为了外界的矩形标注形式
结语
以上是幽络源的利用Python脚本检测分隔标注并转化为Box标注的教程，感兴趣的小伙伴可加群交流
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