需求分析
在下载别人标注好的目标检测数据集时，我突然想到一个问题：怎么直观得看别人标注的是否正确呢？于是我想到了可以利用opencv将标注数据还原到原图上。
更具体的说，指定图片和标签文件夹，批量输出还原后的图片。
需求实现
由于没找到完全符合我需求的脚本，于是在前人的基础上，新增了批量修改，颜色修改等功能，满足了我的需求。 注意标签须是YOLO所需要的txt类型。
代码语言：javascript复制import os
import numpy as np
import cv2
# 修改输入图片文件夹
img_folder = "images/"
img_list = os.listdir(img_folder)
img_list.sort()
# 修改输入标签文件夹
label_folder = "labels/"
label_list = os.listdir(label_folder)
label_list.sort()
# 输出图片文件夹位置
path = os.getcwd()
output_folder = path '/' str("output")
os.mkdir(output_folder)
# labels = ['truck', 'panzer', 'tank', 'SUV', 'cam_net', 'cam_tar']
colormap = [(0, 255, 0), (132, 112, 255), (0, 191, 255)] # 色盘，可根据类别添加新颜色
# 坐标转换
def xywh2xyxy(x, w1, h1, img):
label, x, y, w, h = x
# print("原图宽高:nw1={}nh1={}".format(w1, h1))
# 边界框反归一化
x_t = x * w1
y_t = y * h1
w_t = w * w1
h_t = h * h1
# print("反归一化后输出：n第一个:{}t第二个:{}t第三个:{}t第四个:{}tnn".format(x_t, y_t, w_t, h_t))
# 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
# print('标签:{}'.format(labels[int(label)]))
# print("左上x坐标:{}".format(top_left_x))
# print("左上y坐标:{}".format(top_left_y))
# print("右下x坐标:{}".format(bottom_right_x))
# print("右下y坐标:{}".format(bottom_right_y))
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(img, (int(top_left_x), int(top_left_y)), (int(bottom_right_x), int(bottom_right_y)), colormap[1], 2)
"""
# (可选)给不同目标绘制不同的颜色框
if int(label) == 0:
cv2.rectangle(img, (int(top_left_x), int(top_left_y)), (int(bottom_right_x), int(bottom_right_y)), (0, 255, 0), 2)
elif int(label) == 1:
cv2.rectangle(img, (int(top_left_x), int(top_left_y)), (int(bottom_right_x), int(bottom_right_y)), (255, 0, 0), 2)
"""
return img
if __name__ == '__main__':
for i in range(len(img_list)):
image_path = img_folder "/" img_list[i]
label_path = label_folder "/" label_list[i]
# 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)
"""
# 直接查看生成结果图
cv2.imshow('show', img)
cv2.waitKey(0)
"""
cv2.imwrite(output_folder '/' '{}.png'.format(image_path.split('/')[-1][:-4]), img)文件结构
