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前言：
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yolo的训练数据集，原始图片与yolo的标签文件是分开存储的，有时候，我们期望把标签的box与原始图片整合在一起，看一看标签后的图片的效果。这就需要专门的转换工具来完成。
本文就是提供了这样的一种python工具，来实现此功能。
第1章 主要的流程
（1）创建输出目录：os.makedirs（）
（2）从输入路径中依次读取图片文件：cv2.imread（）
（3）从输入路径中读取对应的同名的标签文件：open(label_file) as f:
（4）从标签文件中依次读取多个Box标签信息：f.read()
（5）把yolo标签矩形框的坐标，还原成正常的坐标值：
x1 = int(width * (box[1] - box[3]/2))
y1 = int(height * (box[2] - box[4]/2))
x2 = int(width * (box[1] + box[3]/2))
y2 = int(height * (box[2] + box[4]/2))
（6）在指定的图片上画矩形框：cv2.rectangle（）
（7）存储带有矩形框的生成图片：cv2.imwrite（）
第2章 工具的使用
python convertYoloLabelToBox.py --input train_data\train\ --output tmp_box
convertYoloLabelToBox.py ： 工具名称
（1）--input train_data\train\： 包含yolo训练数据集的根目录，该目录中必须包括images和lables子目录。
- images：原始的训练图片
- lables：图片对应的yolo标签文件
（2）--output tmp_box：输出图片的目录
第3章 工具源代码实现
import os
import numpy as np
import cv2
import argparse
def convertYoloLabelToBox(input, output):
# the root path of images
images_path = os.path.join(input,'images')
# the root path of yolo labels
labes_path = os.path.join(input,'labels')
if not os.path.exists(output):
os.makedirs(output)
# 获取图片文件列表
file_list = os.listdir(images_path)
# 依次进行转换
for filename in file_list:
if 'jpg' in filename:
# 构建image文件名称
img_file = os.path.join(images_path, filename)
# 读取Image文件
image = cv2.imread(img_file)
# 获取图片的尺寸
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
# 构建yolo Label文件名称
label_file = os.path.join(labes_path, filename.split('.')[0]+'.txt')
# 打开yolo label文件
with open(label_file) as f:
# 读取label文件内容: 由N行数据组成，每一行代表一个物体的Box，每个Box有1个分类参数 + 4个坐标参数
box_list = np.array([x.split() for x in f.read().strip().splitlines()], dtype=np.float32)
for box in box_list:
# 重构box的坐标，恢复成常规坐标值
x1 = int(width * (box[1] - box[3]/2))
y1 = int(height * (box[2] - box[4]/2))
x2 = int(width * (box[1] + box[3]/2))
y2 = int(height * (box[2] + box[4]/2))
# 在图片上画矩形框
start_point = (x1, y1)
end_point = (x2, y2)
cv2.rectangle(img = image, pt1 = start_point, pt2 = end_point, color = (0, 255, 0), thickness = 1)
# 存储具有矩形框的图片
cv2.imwrite(os.path.join(output, filename), image)
print('Finished, output path =', output)
return
def parse_opt():
# define argparse object
parser = argparse.ArgumentParser()
# add argument for command line
parser.add_argument('--input', type=str, help='The input directory with YOLO Labels and images')
parser.add_argument('--output', type=str, help='The output directory to save images with boxes')
# parse arges from command line
opt = parser.parse_args()
print("input =", opt.input)
print("output =", opt.output)
# return opt
return opt
def main(opt):
convertYoloLabelToBox(**vars(opt))
if __name__ == '__main__':
opt = parse_opt()
main(opt)
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