yoloV5 Ground Truth box框框的绘制
Posted 屋顶上的蓝胖子
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了yoloV5 Ground Truth box框框的绘制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
GT标签格式就是 yolo label的形式,也就是.txt格式,而且命名除了后缀与图片不同其他是一样的,具体的排放路径如下,其中LGT是主目录:
图片就全部放在images中,标签就全部放在labels中,最终的输出图片默认放在output中
有一点需要说明,就是框的颜色问题,根据yolov5的plots.py文件,颜色的顺序是这样的,具体可以查看源文件:
hex = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB',
'2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7')
这些颜色出现的顺序是与你训练时使用的yaml文件有关的,比如,如果yaml文件中标签的顺序是这样:
# Classes
nc: 4 # number of classes
names: ['D10', 'D00', 'D20', 'D40'] # class names
这就意味着D10标签的颜色是 FF3838
,以此类推。这里颜色的表示是HEX格式,利用opencv画图传入的颜色格式是BGR!注意是BGR不是RGB!!!
几乎所有的颜色转换网站默认的颜色格式是rgb,需要自己换一下,切记!
# -- coding: utf-8 --
import os
import shutil
from pathlib import Path
import numpy as np
import cv2
from tqdm import tqdm
# 修改输入图片文件夹
img_folder = "LGT/images"
img_list = os.listdir(img_folder)
img_list.sort()
# 修改输入标签文件夹
label_folder = "LGT/labesl"
label_list = os.listdir(label_folder)
label_list.sort()
# 输出图片文件夹位置
output_folder = 'LGT/output'
labels = ['D10', 'D00', 'D20', 'D40'] # 这里修改为自己的类别
# 色盘,可根据类别添加新颜色,注意第一个别动,这是字体的颜色也就是白色,往后面推
colormap = [(255, 255, 255), (56, 56, 255), (151, 157, 255), (31, 112, 255), (29, 178, 255)] # 不是RGB,是BGR
# 坐标转换
def xywh2xyxy(x, w1, h1, img):
label, x, y, w, h = x
label = int(label)
label_ind = label
# 边界框反归一化
x_t = x * w1
y_t = y * h1
w_t = w * w1
h_t = h * h1
# 计算坐标
top_left_x = x_t - w_t / 2
top_left_y = y_t - h_t / 2
bottom_right_x = x_t + w_t / 2
bottom_right_y = y_t + h_t / 2
p1, p2 = (int(top_left_x), int(top_left_y)), (int(bottom_right_x), int(bottom_right_y))
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(img, p1, p2, colormap[label_ind+1], thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
label = labels[label_ind]
if label:
w, h = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=2 / 3, thickness=2)[0] # text width, height
outside = p1[1] - h - 3 >= 0 # label fits outside box
p2 = p1[0] + w, p1[1] - h - 3 if outside else p1[1] + h + 3
# 绘制矩形框填充
cv2.rectangle(img, p1, p2, colormap[label_ind+1], -1, cv2.LINE_AA)
# 绘制标签
cv2.putText(img, label, (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] + h + 2), 0, 2 / 3, colormap[0],
thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
return img
if __name__ == '__main__':
# 创建输出文件夹
if Path(output_folder).exists():
shutil.rmtree(output_folder)
os.mkdir(output_folder)
# labels和images可能存在不相等的情况,需要额外判断对应关系
img_index = 0
label_index = 0
for _ in tqdm(range(len(label_list))):
image_path = img_folder + "/" + img_list[img_index]
label_path = label_folder + "/" + label_list[label_index]
if img_list[img_index][:-4] != label_list[label_index][:-4]:
img_index += 1
continue
# 读取图像文件
img = cv2.imread(str(image_path))
h, w = img.shape[:2]
# 读取 labels
with open(label_path, 'r') as f:
lb = np.array([x.split() for x in f.read().strip().splitlines()], dtype=np.float32)
# 绘制每一个目标
for x in lb:
# 反归一化并得到左上和右下坐标,画出矩形框
img = xywh2xyxy(x, w, h, img)
cv2.imwrite(output_folder + '/' + '.png'.format(image_path.split('/')[-1][:-4]), img)
img_index += 1
label_index += 1
以上是关于yoloV5 Ground Truth box框框的绘制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章