[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

ShuviDoura

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'

FishC

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：

1. python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache-dir C:\path\to\writable\directory

复制代码

### 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：

1. python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache None

复制代码

### 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：

1. python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights your_weights.pt --cache-dir C:\Users\shiro\yolov5_cache

复制代码

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。

ShuviDoura

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

FishC

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：

1. python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --cache

复制代码

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：

1. cache_dir = 'C:/Users/shiro/AppData/Local/Temp'  # 修改为你具体可写的目录
   
2. if not os.path.exists(cache_dir):
   
3.     os.makedirs(cache_dir)
   
4. cache_path = os.path.join(cache_dir, 'train.cache.npy')

复制代码

### 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。

1. cd C:/Users/shiro/Documents
   
2. python path_to_yolov5/train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

复制代码

### 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）：

1. python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --cache none

复制代码

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。
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ShuviDoura

train.py: error: unrecognized arguments: --cache-dir C:\Users\shiro\Desktop\yolov5-mask-42-master\directory

FishC

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：

1. cache_path = os.path.join('/your/desired/cache/path', Path(args.data).stem + '.cache')

复制代码

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：

1. import tempfile
   
2. import os
   
3. 
   
4. # 设置临时文件目录
   
5. temp_dir = 'C:/Users/shiro/Desktop/yolov5-cache'
   
6. os.environ['TMPDIR'] = temp_dir
   
7. os.environ['TEMP'] = temp_dir
   
8. os.environ['TMP'] = temp_dir
   
9. 
   
10. # 确保目录存在
    
11. if not os.path.exists(temp_dir):
    
12.     os.makedirs(temp_dir)
    
13. 
    
14. # 导入YOLOv5的训练模块
    
15. import train

复制代码

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`：

1. python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --cache ram

复制代码

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！
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。

ShuviDoura

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)

FishC

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：

1. # utils/datasets.py
   
2. 
   
3. class LoadImagesAndLabels(Dataset):
   
4.     def __init__(self, path, img_size=640, batch_size=16, augment=False, hyp=None,
   
5.                  rect=False, image_weights=False, cache_images=False, single_cls=False,
   
6.                  stride=32, pad=0.0, prefix=''):
   
7.         # ... 其他代码 ...
   
8. 
   
9.         try:
   
10.             labels, shapes, self.segments = zip(*cache.values())
    
11.         except ValueError as e:
    
12.             print(f"ValueError: {e}")
    
13.             print(f"Cache values: {list(cache.values())}")
    
14.             raise

复制代码

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：

1. # 切换到YOLOv5项目的根目录
   
2. cd yolov5-mask-42-master
   
3. 
   
4. # 删除缓存文件
   
5. rm -rf *.cache
   
6. rm -rf runs/*

复制代码

### 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。
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。

ShuviDoura

用lamblme标注得到的json文件怎么转化为txt文件

FishC

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：

1. <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

复制代码

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：

1. import json
   
2. import os
   
3. 
   
4. def convert_labelme_to_yolo(json_dir, output_dir, classes):
   
5.     """
   
6.     将 Labelme 的 JSON 文件转换为 YOLO 格式的 TXT 文件。
   
7.    
   
8.     参数:
   
9.     - json_dir: 包含 JSON 文件的目录。
   
10.     - output_dir: 输出 TXT 文件的目录。
    
11.     - classes: 类别名称列表。
    
12.     """
    
13.     if not os.path.exists(output_dir):
    
14.         os.makedirs(output_dir)
    
15. 
    
16.     json_files = [f for f in os.listdir(json_dir) if f.endswith('.json')]
    
17.    
    
18.     for json_file in json_files:
    
19.         json_path = os.path.join(json_dir, json_file)
    
20.         
    
21.         with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    
22.             data = json.load(f)
    
23.         
    
24.         image_height = data['imageHeight']
    
25.         image_width = data['imageWidth']
    
26.         
    
27.         # 输出文件路径
    
28.         txt_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(json_file)[0] + '.txt')
    
29.         
    
30.         with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as out:
    
31.             for shape in data['shapes']:
    
32.                 class_name = shape['label']
    
33.                
    
34.                 if class_name not in classes:
    
35.                     continue
    
36.                
    
37.                 class_id = classes.index(class_name)
    
38.                
    
39.                 points = shape['points']
    
40.                 xmin = min(p[0] for p in points)
    
41.                 xmax = max(p[0] for p in points)
    
42.                 ymin = min(p[1] for p in points)
    
43.                 ymax = max(p[1] for p in points)
    
44.                
    
45.                 x_center = (xmin + xmax) / 2 / image_width
    
46.                 y_center = (ymin + ymax) / 2 / image_height
    
47.                 width = (xmax - xmin) / image_width
    
48.                 height = (ymax - ymin) / image_height
    
49.                
    
50.                 out.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")
    
51. 
    
52. if __name__ == "__main__":
    
53.     json_directory = "path_to_json_directory"
    
54.     output_directory = "path_to_output_directory"
    
55.     classes = ["class1", "class2", "class3"]  # 替换为你的类别标签
    
56.    
    
57.     convert_labelme_to_yolo(json_directory, output_directory, classes)

复制代码

### 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。
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。

ShuviDoura

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

FishC

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

1. import json
   
2. import os
   
3. 
   
4. def convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_dir):
   
5.     with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
   
6.         data = json.load(f)
   
7. 
   
8.     image_width = data['imageWidth']
   
9.     image_height = data['imageHeight']
   
10. 
    
11.     for shape in data['shapes']:
    
12.         label = shape['label']
    
13.         points = shape['points']
    
14.         
    
15.         # 计算边界框的坐标
    
16.         x_min = min(point[0] for point in points)
    
17.         x_max = max(point[0] for point in points)
    
18.         y_min = min(point[1] for point in points)
    
19.         y_max = max(point[1] for point in points)
    
20. 
    
21.         # 转换为 YOLO 格式
    
22.         x_center = (x_min + x_max) / 2 / image_width
    
23.         y_center = (y_min + y_max) / 2 / image_height
    
24.         width = (x_max - x_min) / image_width
    
25.         height = (y_max - y_min) / image_height
    
26. 
    
27.         # 创建标签文件名
    
28.         txt_filename = os.path.splitext(os.path.basename(json_file))[0] + '.txt'
    
29.         output_path = os.path.join(output_dir, txt_filename)
    
30. 
    
31.         # 将标签写入 TXT 文件
    
32.         with open(output_path, 'a', encoding='utf-8') as txt_file:
    
33.             txt_file.write(f'{label} {x_center} {y_center} {width} {height}\n')
    
34. 
    
35. def batch_convert(input_dir, output_dir):
    
36.     if not os.path.exists(output_dir):
    
37.         os.makedirs(output_dir)
    
38. 
    
39.     for filename in os.listdir(input_dir):
    
40.         if filename.endswith('.json'):
    
41.             json_file = os.path.join(input_dir, filename)
    
42.             convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_dir)
    
43. 
    
44. # 使用示例
    
45. input_directory = 'path/to/your/json/files'
    
46. output_directory = 'path/to/save/txt/files'
    
47. batch_convert(input_directory, output_directory)

复制代码

### 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！
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。

ShuviDoura

依然还是获取不到三个数值
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

FishC

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

1. import json
   
2. import os
   
3. 
   
4. def convert_coordinates(size, box):
   
5.     dw = 1./size[0]
   
6.     dh = 1./size[1]
   
7.     x = (box[0] + box[2])/2.0
   
8.     y = (box[1] + box[3])/2.0
   
9.     w = box[2] - box[0]
   
10.     h = box[3] - box[1]
    
11.     x = x*dw
    
12.     w = w*dw
    
13.     y = y*dh
    
14.     h = h*dh
    
15.     return (x, y, w, h)
    
16. 
    
17. def json_to_txt(json_file, output_dir, class_map):
    
18.     with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    
19.         data = json.load(f)
    
20. 
    
21.     image_height = data['imageHeight']
    
22.     image_width = data['imageWidth']
    
23. 
    
24.     txt_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_file))[0] + '.txt')
    
25.    
    
26.     with open(txt_file, 'w') as f:
    
27.         for shape in data['shapes']:
    
28.             label = shape['label']
    
29.             if label not in class_map:
    
30.                 continue
    
31.             points = shape['points']
    
32.             xmin = min(points[0][0], points[1][0])
    
33.             ymin = min(points[0][1], points[1][1])
    
34.             xmax = max(points[0][0], points[1][0])
    
35.             ymax = max(points[0][1], points[1][1])
    
36.             
    
37.             bbox = (xmin, ymin, xmax, ymax)
    
38.             yolo_box = convert_coordinates((image_width, image_height), bbox)
    
39.             
    
40.             class_id = class_map[label]
    
41.             f.write(f"{class_id} {' '.join(map(str, yolo_box))}\n")
    
42. 
    
43. def convert_directory(json_dir, output_dir, class_map):
    
44.     if not os.path.exists(output_dir):
    
45.         os.makedirs(output_dir)
    
46.    
    
47.     for filename in os.listdir(json_dir):
    
48.         if filename.endswith('.json'):
    
49.             json_file = os.path.join(json_dir, filename)
    
50.             json_to_txt(json_file, output_dir, class_map)
    
51. 
    
52. if __name__ == "__main__":
    
53.     json_directory = 'path/to/json/files'  # JSON文件夹路径
    
54.     output_directory = 'path/to/output/txt/files'  # 输出TXT文件夹路径
    
55.     class_mapping = {
    
56.         "class1": 0,
    
57.         "class2": 1,
    
58.         "class3": 2,
    
59.         # 添加更多的类别映射
    
60.     }
    
61. 
    
62.     convert_directory(json_directory, output_directory, class_mapping)

复制代码

### 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。
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。

ShuviDoura

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
1- 0.44563007521517134 0.23789012299935217 0.3339460784313706 0.3499455337690619

FishC

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：

1. <class_id> <center_x> <center_y> <width> <height>

复制代码

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。

1. import json
   
2. import os
   
3. import glob
   
4. 
   
5. def convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_path, output_dir):
   
6.     with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
   
7.         data = json.load(f)
   
8.    
   
9.     img_height = data['imageHeight']
   
10.     img_width = data['imageWidth']
    
11. 
    
12.     base_name = os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0]
    
13.     txt_path = os.path.join(output_dir, base_name + '.txt')
    
14.    
    
15.     with open(txt_path, 'w') as f:
    
16.         for shape in data['shapes']:
    
17.             label = shape['label']
    
18.             points = shape['points']
    
19.             if len(points) < 4:
    
20.                 continue
    
21.             
    
22.             # Convert polygon points to bounding box
    
23.             xs = [point[0] for point in points]
    
24.             ys = [point[1] for point in points]
    
25.             xmin = min(xs)
    
26.             xmax = max(xs)
    
27.             ymin = min(ys)
    
28.             ymax = max(ys)
    
29.             
    
30.             # Normalize coordinates
    
31.             center_x = (xmin + xmax) / 2 / img_width
    
32.             center_y = (ymin + ymax) / 2 / img_height
    
33.             width = (xmax - xmin) / img_width
    
34.             height = (ymax - ymin) / img_height
    
35.             
    
36.             # Get the class_id
    
37.             class_id = int(label.split('-')[0]) # Assuming label is "class_id-anything_else"
    
38.             
    
39.             # Write to file
    
40.             f.write(f"{class_id} {center_x:.6f} {center_y:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n")
    
41. 
    
42. # Example usage
    
43. input_folder = 'path/to/labelme/json/files/'
    
44. output_folder = 'path/to/yolo/txt/files/'
    
45. os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
    
46. 
    
47. for json_file in glob.glob(os.path.join(input_folder, '*.json')):
    
48.     convert_labelme_json_to_yolo_txt(json_file, output_folder)

复制代码

### 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。

ShuviDoura

那我怎么批量修改txt文件中的第一个1-这个数值

FishC

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：

1. import os
   
2. 
   
3. # 定义要处理的目录和新的类别ID
   
4. directory = "path/to/your/txt/files"  # 替换为存放TXT文件的目录路径
   
5. new_value = "0"  # 替换为你需要的新的类别ID
   
6. 
   
7. # 遍历目录中的所有TXT文件
   
8. for filename in os.listdir(directory):
   
9.     if filename.endswith(".txt"):
   
10.         file_path = os.path.join(directory, filename)
    
11.         
    
12.         # 读取文件内容
    
13.         with open(file_path, "r") as file:
    
14.             lines = file.readlines()
    
15.         
    
16.         # 修改每一行的第一个类别ID
    
17.         new_lines = []
    
18.         for line in lines:
    
19.             parts = line.split()
    
20.             if len(parts) > 0 and parts[0] == "1-":
    
21.                 parts[0] = new_value
    
22.             new_lines.append(" ".join(parts) + "\n")
    
23.         
    
24.         # 写回到文件
    
25.         with open(file_path, "w") as file:
    
26.             file.writelines(new_lines)
    
27. 
    
28. print("修改完成！")

复制代码

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。

ShuviDoura

RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64

FishC

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：

1. import os
   
2. 
   
3. def process_files(directory):
   
4.     for filename in os.listdir(directory):
   
5.         # 确保只处理 txt 文件
   
6.         if filename.endswith(".txt"):
   
7.             file_path = os.path.join(directory, filename)
   
8.             with open(file_path, 'r') as f:
   
9.                 lines = f.readlines()
   
10. 
    
11.             with open(file_path, 'w') as f:
    
12.                 for line in lines:
    
13.                     parts = line.strip().split()
    
14.                     if len(parts) == 5:
    
15.                         # 将类别ID（第一个元素）转换为整数
    
16.                         class_id = int(float(parts[0].replace('1-', '1')))
    
17.                         x_center = float(parts[1])
    
18.                         y_center = float(parts[2])
    
19.                         width = float(parts[3])
    
20.                         height = float(parts[4])
    
21.                         
    
22.                         # 写回文件并确保类别ID是整数
    
23.                         f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")
    
24. 
    
25. if __name__ == "__main__":
    
26.     directory = "C:/path/to/your/txt/files"  # 替换成你的目录路径
    
27.     process_files(directory)

复制代码

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：

1. python process_txt_files.py

复制代码

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！
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。