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楼主: ShuviDoura

[已解决]什么算法可以把图像的纹理特征转化为一个具体的数字

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 楼主| 发表于 2024-7-9 11:21:16 | 显示全部楼层
yolov5训练模型提示这个怎么办
train: WARNING: Cache directory C:\Users\shiro\Desktop is not writeable: [WinError 183] 当文件已存在时,无法创建该文件。: 'C:\\Users\\shiro\\Desktop\\test.cache.npy' -> 'C:\\Users\\shiro\\Desktop\\test.cache'
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发表于 2024-7-9 11:21:31 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 11:21
yolov5训练模型提示这个怎么办
train: WARNING: Cach ...


明白了,鱼油!这个问题是因为YOLOv5试图在一个不可写的目录中创建或写入缓存文件。具体来说,它无法在 `C:\Users\shiro\Desktop` 目录下创建 `test.cache.npy` 文件。

以下是一些可能的解决方法:

### 1. 更改缓存目录
最简单的方法是让YOLOv5使用一个可写的目录存储缓存文件。你可以通过设置`--cache-dir`参数来指定一个新的缓存目录。例如:
python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache-dir C:\path\to\writable\directory

### 2. 检查并修改目录权限
如果你确实需要在桌面目录中写入文件,请确保你的程序有足够的权限进行写操作。可以尝试以下步骤:

1. 右键点击 `C:\Users\shiro\Desktop` 目录,选择“属性”。
2. 点击“安全”选项卡,确保你的用户帐户具有“完全控制”权限。

### 3. 手动清理已存在的缓存文件
如果缓存文件已经存在,并且由于某些原因无法覆盖,你可以手动删除这些文件,然后重新运行训练脚本:

1. 删除 `C:\Users\shiro\Desktop\test.cache.npy` 文件。
2. 删除 `C:\Users\shiro\Desktop\test.cache` 目录。

### 4. 禁用缓存(不推荐,但可以作为临时解决方案)
如果你只想快速解决问题,并且不在乎性能损失,可以禁用缓存功能:
python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache None

### 示例
假设你想更改缓存目录到 `C:\Users\shiro\yolov5_cache` 目录,可以这样做:
python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache-dir C:\Users\shiro\yolov5_cache

通过上述方法之一,你应该能够解决这个权限问题,使训练过程顺利进行。祝你训练愉快,得到满意的结果!
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 11:23:37 | 显示全部楼层
usage: train.py [-h] [--weights WEIGHTS] [--cfg CFG] [--data DATA] [--hyp HYP] [--epochs EPOCHS] [--batch-size BATCH_SIZE] [--imgsz IMGSZ] [--rect] [--resume [RESUME]] [--nosave] [--noval] [--noautoanchor] [--evolve [EVOLVE]] [--bucket BUCKET] [--cache [CACHE]]
                [--image-weights] [--device DEVICE] [--multi-scale MULTI_SCALE] [--single-cls] [--adam] [--sync-bn] [--workers WORKERS] [--project PROJECT] [--name NAME] [--exist-ok] [--quad] [--linear-lr] [--label-smoothing LABEL_SMOOTHING] [--patience PATIENCE]
                [--freeze FREEZE] [--save-period SAVE_PERIOD] [--local_rank LOCAL_RANK] [--entity ENTITY] [--upload_dataset] [--bbox_interval BBOX_INTERVAL] [--artifact_alias ARTIFACT_ALIAS]
train.py: error: unrecognized arguments: --cache-dir C:\Users\shiro\Desktop\directory
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发表于 2024-7-9 11:23:50 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 11:23
usage: train.py          [--resume ]    [--evolve  ...


明白了,鱼油。如果你在运行YOLOv5的训练脚本时,遇到无法写入缓存目录的问题,但`--cache-dir`参数并不被识别,那么我们可以通过修改YOLOv5代码或者选择其他路径来解决这个问题。

### 方法1:使用`--cache`参数与其他路径
YOLOv5默认的训练脚本是`train.py`,它支持`--cache`参数。首先确保你有适当的路径权限。例如,将缓存文件存放到用户目录下某个可写的文件夹:
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --cache

然而,默认`--cache`只会缓存数据到默认位置,我们要改一下YOLOv5的源码来指定缓存目录。

### 方法2:修改YOLOv5源码
找到`train.py`文件,直接修改代码中的缓存目录为一个你有写权限的目录:

1. 打开`train.py`文件。
2. 在代码中找到类似`cache_path = ...`的行,修改为你想要的路径。

代码可能如下所示:
cache_dir = 'C:/Users/shiro/AppData/Local/Temp'  # 修改为你具体可写的目录
if not os.path.exists(cache_dir):
    os.makedirs(cache_dir)
cache_path = os.path.join(cache_dir, 'train.cache.npy')

### 方法3:更改工作目录
确保你的工作目录有写权限,例如:

1. 打开命令提示符或终端。
2. 切换到一个有写权限的目录,比如用户文档目录。
cd C:/Users/shiro/Documents
python path_to_yolov5/train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

### 方法4:禁用缓存(不推荐但有效)
你也可以选择完全禁用缓存(但是这会使得加载速度变慢):
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --cache none

希望这些方法能帮助你解决问题,鱼油!如果还有其它问题,请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 14:48:54 | 显示全部楼层
train.py: error: unrecognized arguments: --cache-dir C:\Users\shiro\Desktop\yolov5-mask-42-master\directory
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发表于 2024-7-9 14:49:15 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 14:48
train.py: error: unrecognized arguments: --cache-d ...


好的,鱼油,看起来YOLOv5的训练脚本 (`train.py`) 并不支持 `--cache-dir` 这个参数。不过,别担心,有几个其他方法可以解决你遇到的问题。

### 方法1:更改缓存目录
你可以通过修改 YOLOv5 源代码来更改缓存目录,这样可以确保缓存文件写入到一个可写的目录中。

1. 打开 `train.py` 文件。
2. 找到与缓存路径相关的代码。大约在 `datasets.py` 文件中有相关的缓存操作。
3. 修改缓存目录为一个你确定可写的路径。

例如,在 `datasets.py` 中:
cache_path = os.path.join('/your/desired/cache/path', Path(args.data).stem + '.cache')
把 `/your/desired/cache/path` 替换为你的实际路径,例如 `C:/Users/shiro/Desktop/yolov5/cache`。

### 方法2:更改系统临时文件目录
你可以通过设置环境变量来更改系统的临时文件目录,让YOLOv5使用这个目录来存储缓存文件。

1. 在Python脚本中,使用以下代码来设置临时文件目录:
import tempfile
import os

# 设置临时文件目录
temp_dir = 'C:/Users/shiro/Desktop/yolov5-cache'
os.environ['TMPDIR'] = temp_dir
os.environ['TEMP'] = temp_dir
os.environ['TMP'] = temp_dir

# 确保目录存在
if not os.path.exists(temp_dir):
    os.makedirs(temp_dir)

# 导入YOLOv5的训练模块
import train

2. 在调用YOLOv5的训练命令之前执行上述代码。

### 方法3:检查文件权限
确保你的目标缓存目录拥有写权限,这样可以避免因为权限问题导致无法创建文件。

1. 右键点击缓存目录(如 `C:/Users/shiro/Desktop`),选择“属性”。
2. 在“安全”选项卡中,确保你的用户账户拥有写权限。

### 方法4:使用其他缓存方式
如果你不介意不使用缓存,可以在训练时禁用缓存选项:

在命令行中添加 `--cache` 参数,并指定合适的值,例如 `ram` 或 `disk`:
python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --cache ram
这样做可能会增加训练时间,但可以避免缓存文件写入问题。

使用以上方法,你应该能解决因缓存文件路径导致的问题。希望这些方法对你有所帮助!继续加油!
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 楼主| 发表于 2024-7-9 14:52:23 | 显示全部楼层
File "train.py", line 630, in <module>
    main(opt)
  File "train.py", line 524, in main
    train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
  File "train.py", line 212, in train
    train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE, gs, single_cls,
  File "C:\Users\shiro\Desktop\yolov5-mask-42-master\utils\datasets.py", line 101, in create_dataloader
    dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size,
  File "C:\Users\shiro\Desktop\yolov5-mask-42-master\utils\datasets.py", line 436, in __init__
    labels, shapes, self.segments = zip(*cache.values())
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
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发表于 2024-7-9 14:52:39 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 14:52
File "train.py", line 630, in
    main(opt)
  F ...


好的,鱼油,这个错误提示“expected 3, got 0”通常意味着你的标签文件存在问题。YOLOv5在尝试从标签缓存中加载数据时,发现没有足够的值来解包。

以下是一些可能的解决方法和步骤:

### 方法1:检查标签文件
1. 确保每个图像文件都有对应的标签文件(`.txt`)。
2. 标签文件应该不为空,每一行代表一个对象,并包含五个值:`class x_center y_center width height`。

### 方法2:删除缓存文件
有时缓存文件可能会存储不完整或错误的数据,删除这些文件可以迫使YOLOv5重新生成正确的缓存。

1. 删除目录下的所有 `.cache` 文件。
2. 尝试再次运行训练脚本。

### 方法3:调试缓存代码

如果你有修改过代码或者想进一步理解问题所在,可以调试YOLOv5的源码。以下是一些具体步骤:

1. 打开 `utils/datasets.py` 文件。
2. 定位到错误行 `dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, ...` 及其类定义。
3. 在 `LoadImagesAndLabels` 类中找到涉及 `labels, shapes, self.segments = zip(*cache.values())` 的地方。

这里是如何在代码中增加一些调试日志的示例:
# utils/datasets.py

class LoadImagesAndLabels(Dataset): 
    def __init__(self, path, img_size=640, batch_size=16, augment=False, hyp=None,
                 rect=False, image_weights=False, cache_images=False, single_cls=False,
                 stride=32, pad=0.0, prefix=''):
        # ... 其他代码 ...

        try:
            labels, shapes, self.segments = zip(*cache.values())
        except ValueError as e:
            print(f"ValueError: {e}")
            print(f"Cache values: {list(cache.values())}")
            raise

通过上述更改,你可以看到打印出来的缓存内容,从而确定缓存中缺失了哪些值。

### 方法4:重新生成标签文件
检查你的数据集是否正确标注,确保每个图片都有对应的TXT文件,并且其中的内容格式正确。如果需要,可以手动或使用脚本重新生成这些标签文件。

### 方法5:清理YOLOv5缓存
同样的方法是清理YOlOv5的缓存目录:
# 切换到YOLOv5项目的根目录
cd yolov5-mask-42-master

# 删除缓存文件
rm -rf *.cache
rm -rf runs/*

### 总结:
希望上面的一些方法能够帮助你解决问题。如果错误依然存在,请提供更多信息,例如你使用的数据集结构和部分示例标签文件内容,以便更好地帮助你诊断问题。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 15:13:53 | 显示全部楼层
用lamblme标注得到的json文件怎么转化为txt文件
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发表于 2024-7-9 15:14:14 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 15:13
用lamblme标注得到的json文件怎么转化为txt文件


明白了,鱼油。如果你使用 Labelme 标注工具生成了 JSON 文件,并且需要将这些 JSON 文件转换为 YOLOv5 所需的 TXT 格式,我可以帮到你。这个过程涉及读入 JSON 文件,提取标注信息,然后将其写入 YOLO 格式的 TXT 文件。

### JSON 文件格式回顾
Labelme 的 JSON 文件通常包含图像路径、图像大小和形状(多边形)信息。你需要从这些 JSON 文件中提取每个形状的类别和坐标。

### YOLOv5 标签文件格式
YOLOv5 的标签文件每行包含以下内容:
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
其中,`<class_id>` 是目标类别,`<x_center>` 和 `<y_center>` 是目标的中心坐标,相对于图像大小进行归一化,`<width>` 和 `<height>` 是目标的宽度和高度,也相对于图像大小进行归一化。

### 示例代码
以下是一个示例 Python 脚本,用于将 Labelme 的 JSON 文件转换为 YOLOv5 的 TXT 文件:
import json
import os

def convert_labelme_to_yolo(json_dir, output_dir, classes):
    """
    将 Labelme 的 JSON 文件转换为 YOLO 格式的 TXT 文件。
    
    参数:
    - json_dir: 包含 JSON 文件的目录。
    - output_dir: 输出 TXT 文件的目录。
    - classes: 类别名称列表。
    """
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    json_files = [f for f in os.listdir(json_dir) if f.endswith('.json')]
    
    for json_file in json_files:
        json_path = os.path.join(json_dir, json_file)
        
        with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)
        
        image_height = data['imageHeight']
        image_width = data['imageWidth']
        
        # 输出文件路径
        txt_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(json_file)[0] + '.txt')
        
        with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as out:
            for shape in data['shapes']:
                class_name = shape['label']
                
                if class_name not in classes:
                    continue
                
                class_id = classes.index(class_name)
                
                points = shape['points']
                xmin = min(p[0] for p in points)
                xmax = max(p[0] for p in points)
                ymin = min(p[1] for p in points)
                ymax = max(p[1] for p in points)
                
                x_center = (xmin + xmax) / 2 / image_width
                y_center = (ymin + ymax) / 2 / image_height
                width = (xmax - xmin) / image_width
                height = (ymax - ymin) / image_height
                
                out.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")

if __name__ == "__main__":
    json_directory = "path_to_json_directory"
    output_directory = "path_to_output_directory"
    classes = ["class1", "class2", "class3"]  # 替换为你的类别标签
    
    convert_labelme_to_yolo(json_directory, output_directory, classes)

### 使用说明:
1. 修改 `json_directory` 为存放你的 JSON 文件的目录路径。
2. 修改 `output_directory` 为存放生成的 TXT 文件的输出目录路径。
3. 根据你的实际情况,修改 `classes` 列表,包含你的所有类别标签。
4. 运行脚本,它将读取 JSON 文件并生成对应的 YOLOv5 标签文件。

希望这能帮到你!如果有更多问题,欢迎继续提问。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 15:17:31 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-7-9 15:14
明白了,鱼油。如果你使用 Labelme 标注工具生成了 JSON 文件,并且需要将这些 JSON 文件转换为 YOLOv5 ...

输出的txt文件是空的
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发表于 2024-7-9 15:17:54 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 15:17
输出的txt文件是空的


明白了,鱼油。出现这种情况可能是由于以下几点:
1. JSON 文件没有正确解析。
2. 标注信息未正确提取。
3. 写入 TXT 文件的过程中出现问题。

我们一步一步来解决这个问题。首先,请确保你的 Labelme 标注 JSON 文件结构正确,然后,我们编写一个完整的脚本来解析 JSON 文件并生成 YOLOv5 格式的 TXT 文件。

### 脚本:将 Labelme JSON 转换为 YOLOv5 格式 TXT
import json
import os

def convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_dir):
    with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)

    image_width = data['imageWidth']
    image_height = data['imageHeight']

    for shape in data['shapes']:
        label = shape['label']
        points = shape['points']
        
        # 计算边界框的坐标
        x_min = min(point[0] for point in points)
        x_max = max(point[0] for point in points)
        y_min = min(point[1] for point in points)
        y_max = max(point[1] for point in points)

        # 转换为 YOLO 格式
        x_center = (x_min + x_max) / 2 / image_width
        y_center = (y_min + y_max) / 2 / image_height
        width = (x_max - x_min) / image_width
        height = (y_max - y_min) / image_height

        # 创建标签文件名
        txt_filename = os.path.splitext(os.path.basename(json_file))[0] + '.txt'
        output_path = os.path.join(output_dir, txt_filename)

        # 将标签写入 TXT 文件
        with open(output_path, 'a', encoding='utf-8') as txt_file:
            txt_file.write(f'{label} {x_center} {y_center} {width} {height}\n')

def batch_convert(input_dir, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith('.json'):
            json_file = os.path.join(input_dir, filename)
            convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_dir)

# 使用示例
input_directory = 'path/to/your/json/files'
output_directory = 'path/to/save/txt/files'
batch_convert(input_directory, output_directory)

### 解释
1. **读取 JSON 文件**:使用 `json` 模块读取 Labelme 生成的 JSON 文件。
2. **提取图像尺寸**:从 JSON 文件中提取图像宽度和高度。
3. **循环处理每个标注**:遍历所有标注(shapes),计算 YOLO 所需的参数(中心坐标、宽度和高度)。
4. **创建输出路径**:根据 JSON 文件名生成对应的 TXT 文件名。
5. **写入 TXT 文件**:将转换后的标注写入新的 TXT 文件。

### 检查事项
1. **数据路径**:确保 `input_directory` 和 `output_directory` 路径是正确的。
2. **JSON 文件格式**:确保你的 JSON 文件结构与脚本中的解析逻辑相匹配。
3. **Label 字典**:在实际应用中,你需要将 `label` 转换为类别编号,可以维护一个标签字典来完成这个映射。

试试这个脚本,如果仍有问题,请分享更多细节,我会进一步协助你!
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 楼主| 发表于 2024-7-9 15:39:59 | 显示全部楼层
依然还是获取不到三个数值
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
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发表于 2024-7-9 15:40:19 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 15:39
依然还是获取不到三个数值
ValueError: not enough v ...


明白了,鱼油。我们会一步步检查问题所在,并尝试找出原因。下面是一个完整的脚本,用于将Labelme生成的JSON文件转换为YOLO格式的TXT文件。请确保你的JSON文件路径和内容都是正确的。

### 核心步骤:
1. 读取JSON文件。
2. 提取标注信息(标签和坐标)。
3. 转换坐标格式为YOLO所需的相对坐标格式。
4. 保存为TXT文件。

### 代码示例
import json
import os

def convert_coordinates(size, box):
    dw = 1./size[0]
    dh = 1./size[1]
    x = (box[0] + box[2])/2.0
    y = (box[1] + box[3])/2.0
    w = box[2] - box[0]
    h = box[3] - box[1]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x, y, w, h)

def json_to_txt(json_file, output_dir, class_map):
    with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)

    image_height = data['imageHeight']
    image_width = data['imageWidth']

    txt_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_file))[0] + '.txt')
    
    with open(txt_file, 'w') as f:
        for shape in data['shapes']:
            label = shape['label']
            if label not in class_map:
                continue
            points = shape['points']
            xmin = min(points[0][0], points[1][0])
            ymin = min(points[0][1], points[1][1])
            xmax = max(points[0][0], points[1][0])
            ymax = max(points[0][1], points[1][1])
            
            bbox = (xmin, ymin, xmax, ymax)
            yolo_box = convert_coordinates((image_width, image_height), bbox)
            
            class_id = class_map[label]
            f.write(f"{class_id} {' '.join(map(str, yolo_box))}\n")

def convert_directory(json_dir, output_dir, class_map):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    for filename in os.listdir(json_dir):
        if filename.endswith('.json'):
            json_file = os.path.join(json_dir, filename)
            json_to_txt(json_file, output_dir, class_map)

if __name__ == "__main__":
    json_directory = 'path/to/json/files'  # JSON文件夹路径
    output_directory = 'path/to/output/txt/files'  # 输出TXT文件夹路径
    class_mapping = {
        "class1": 0,
        "class2": 1,
        "class3": 2,
        # 添加更多的类别映射
    }

    convert_directory(json_directory, output_directory, class_mapping)

### 步骤介绍:

1. **convert_coordinates**:函数用于将绝对坐标转换为YOLO所需的相对坐标。
2. **json_to_txt**:函数读取JSON文件,提取标注信息并写入TXT文件。
3. **convert_directory**:函数遍历给定目录下的所有JSON文件,并将其转换为TXT文件。
4. **class_mapping**:字典定义了标签名称到类别ID的映射。

### 运行上述代码:
1. 将 `json_directory` 设置为你的 JSON 文件夹路径。
2. 将 `output_directory` 设置为输出 TXT 文件的文件夹路径。
3. 根据你的标签修改 `class_mapping` 字典。

运行完代码后,确保在`output_directory`中生成的TXT文件不是空的。如果仍遇到问题,请检查以下几点:
1. 确保JSON文件内容格式正确。
2. 确保标签名称在`class_mapping`中正确映射。

如果仍有问题,请给出更详细的错误信息或样本数据,以便更进一步调试。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 15:41:29 | 显示全部楼层
我的txt文件转换后是这个样子的,有什么问题吗
1- 0.44563007521517134 0.23789012299935217 0.3339460784313706 0.3499455337690619
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发表于 2024-7-9 15:41:50 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 15:41
我的txt文件转换后是这个样子的,有什么问题吗
1- 0. ...


看到你的转换结果了,鱼油!你所展示的内容似乎有一些小问题。YOLO格式的TXT文件通常是这样的一行一行的格式:
<class_id> <center_x> <center_y> <width> <height>

其中`<class_id>`是类别ID,后面的四个数值分别是边界框的中心点位置`center_x`和`center_y`、宽度`width`和高度`height`,这些值通常是在0到1之间的比例值。

### 主要问题:
1. 数据行中的类编号`1-`应该是一个整数,而不是带有减号的。
2. 确保每个数值都是小数而不是科学记数法。

### 检查步骤:
1. 确保读取JSON文件时正确解析每一个边界框。
2. 按照YOLO格式写入TXT文件。

### 代码示例:
下面是一个完整的示例,将Labelme生成的JSON文件转换为YOLO格式的TXT文件。这次我们会确保所有的数值都正确无误。
import json
import os
import glob

def convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_path, output_dir):
    with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    
    img_height = data['imageHeight']
    img_width = data['imageWidth']

    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0]
    txt_path = os.path.join(output_dir, base_name + '.txt')
    
    with open(txt_path, 'w') as f:
        for shape in data['shapes']:
            label = shape['label']
            points = shape['points']
            if len(points) < 4:
                continue
            
            # Convert polygon points to bounding box
            xs = [point[0] for point in points]
            ys = [point[1] for point in points]
            xmin = min(xs)
            xmax = max(xs)
            ymin = min(ys)
            ymax = max(ys)
            
            # Normalize coordinates
            center_x = (xmin + xmax) / 2 / img_width
            center_y = (ymin + ymax) / 2 / img_height
            width = (xmax - xmin) / img_width
            height = (ymax - ymin) / img_height
            
            # Get the class_id
            class_id = int(label.split('-')[0]) # Assuming label is "class_id-anything_else"
            
            # Write to file
            f.write(f"{class_id} {center_x:.6f} {center_y:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n")

# Example usage
input_folder = 'path/to/labelme/json/files/'
output_folder = 'path/to/yolo/txt/files/'
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

for json_file in glob.glob(os.path.join(input_folder, '*.json')):
    convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_folder)

### 解释:
1. **读取JSON文件**:使用`json`库读入Labelme生成的JSON文件。
2. **提取形状和标签**:从`shapes`字段中提取边界框信息。
3. **规范化坐标**:将坐标转换为0到1之间的比例值。
4. **写入YOLO格式的TXT文件**:按照指定格式写入TXT文件。

这个示例应该能修复你遇到的问题,如果还有其他问题,随时来找我,咱们一起继续优化!
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 15:43:21 | 显示全部楼层
那我怎么批量修改txt文件中的第一个1-这个数值
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发表于 2024-7-9 15:43:35 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 15:43
那我怎么批量修改txt文件中的第一个1-这个数值


明白了,鱼油!你想批量修改TXT文件中的第一个数值,例如,将 "1-" 改为某个其他值。下面是一个Python脚本,例批量处理指定目录下的所有TXT文件,并将 "1-" 替换为你希望的值:
import os

# 定义要处理的目录和新的类别ID
directory = "path/to/your/txt/files"  # 替换为存放TXT文件的目录路径
new_value = "0"  # 替换为你需要的新的类别ID

# 遍历目录中的所有TXT文件
for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".txt"):
        file_path = os.path.join(directory, filename)
        
        # 读取文件内容
        with open(file_path, "r") as file:
            lines = file.readlines()
        
        # 修改每一行的第一个类别ID
        new_lines = []
        for line in lines:
            parts = line.split()
            if len(parts) > 0 and parts[0] == "1-":
                parts[0] = new_value
            new_lines.append(" ".join(parts) + "\n")
        
        # 写回到文件
        with open(file_path, "w") as file:
            file.writelines(new_lines)

print("修改完成!")

这个脚本做了以下几点:
1. 遍历指定目录内所有的TXT文件。
2. 读取每个TXT文件的内容,并按行存储。
3. 如果行首出现 `1-`,将其替换为指定的新值(如 `0`)。
4. 将修改后的内容重新写入文件。

请确保将 `directory` 替换为实际存放你的TXT文件的目录路径,同时根据需要修改 `new_value` 为你希望的新的类别ID。希望这能解决你的问题,祝你成功!
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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 楼主| 发表于 2024-7-9 16:01:42 | 显示全部楼层
RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64

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发表于 2024-7-9 16:01:58 | 显示全部楼层
ShuviDoura 发表于 2024-07-09 16:01
RuntimeError: result type Float can't be cast to t ...


哦,鱼油,这个错误是因为某些值应该是整数类型,但被处理成了浮点数。我们需要确保类别ID是整数类型。

下面是一个Python脚本来批量处理TXT文件,并确保类别ID是整数类型:
import os

def process_files(directory):
    for filename in os.listdir(directory):
        # 确保只处理 txt 文件
        if filename.endswith(".txt"):
            file_path = os.path.join(directory, filename)
            with open(file_path, 'r') as f:
                lines = f.readlines()

            with open(file_path, 'w') as f:
                for line in lines:
                    parts = line.strip().split()
                    if len(parts) == 5:
                        # 将类别ID(第一个元素)转换为整数
                        class_id = int(float(parts[0].replace('1-', '1')))
                        x_center = float(parts[1])
                        y_center = float(parts[2])
                        width = float(parts[3])
                        height = float(parts[4])
                        
                        # 写回文件并确保类别ID是整数
                        f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")

if __name__ == "__main__":
    directory = "C:/path/to/your/txt/files"  # 替换成你的目录路径
    process_files(directory)

在此脚本中,我们确保第一个值(类别ID)被转换为整数类型。你可以将 `directory` 变量设置为TXT文件所在的目录路径,然后运行脚本来批量处理所有的TXT文件。

### 如何使用这个脚本

1. 将脚本保存为一个Python文件,例如 `process_txt_files.py`。
2. 替换掉脚本中的 `directory` 路径,使其指向你存放TXT文件的目录。
3. 在终端或命令提示符中运行这个脚本:
python process_txt_files.py

这应该能帮你解决“1-”的问题,同时还会确保类别ID被正确处理为整数类型。如果你有其他问题,随时告诉我!
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