Python脚本查找Yolo数据集中分隔标注标签并转化为Box框标注

使用场景

需要训练的Box标注数据集中包含了部分分隔标注的数据，需要将分隔标注的数据转化为Box标注

教程内容

1.了解Box标注和分隔标注

2.查找yolo的box标注数据集中存在的分隔标注标签

3.将分隔标注转化为Box标注

1.了解Box标注和分隔标注

Box标注：

也就是方框矩形的标注形式，格式为如下

索引 左上角点x坐标 左上角点y坐标 宽度 高度

比如下方这个Box标注标签内容，可以看到内容为固定的5个内容，也就是对应着上边我说的格式

Box标注的图为如下，可以看到是方框形式的标注

分隔标注：

也就是多边形的标注形式，格式为如下

索引 点位1x坐标 点位1y坐标 点位2x坐标 点位2y坐标 .............................

比如下方这个分隔标注标签内容，可以看到除了索引有8个元素，也就是有4个点位，当然，分隔标注对点位数量没有限制，毕竟是多边形

分隔标注的图为如下，如图可以看到为多边形

2.查找yolo的box标注数据集中存在的分隔标注标签

为了演示，我这里将我的数据集中的某一条Box标注改为了分隔标注格式，如图

先附上查找分隔标注的脚本

import os

def check_labels_for_segmentation(labels_dir):
    """
    检查标签目录中的每个标签文件是否包含分割标注格式。

    Args:
        labels_dir (str): 标签文件所在的目录路径。

    Returns:
        list: 包含分割标注格式的文件路径。
    """
    segmentation_files = []  # 用于存储包含分割标注的文件

    for filename in os.listdir(labels_dir):
        # 构建完整的标签文件路径
        filepath = os.path.join(labels_dir, filename)
        if not filepath.endswith('.txt'):
            continue  # 跳过非文本文件

        with open(filepath, 'r') as f:
            lines = f.readlines()

        for line in lines:
            parts = line.strip().split()  # 分割每一行
            if len(parts) > 5:  # 分割标注通常会有多边形点集，字段数大于5
                # 检查是否含有多边形点集
                try:
                    floats = [float(x) for x in parts[5:]]  # 从第6个字段开始应为多边形点坐标
                    if len(floats) % 2 == 0:  # 检查点集是否为偶数对 (x, y)
                        segmentation_files.append(filepath)
                        break  # 当前文件已经确定为分割标注格式，无需再检查其余行
                except ValueError:
                    pass  # 如果无法转换为浮点数，跳过该行

    return segmentation_files


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    labels_directory = r"D:\A01PythonProjects3123\labelImg-master\标签文件批量处理\slope.v1i.yolov8\train\labels"  # 替换为你的 labels 文件夹路径
    segmentation_files = check_labels_for_segmentation(labels_directory)

    if segmentation_files:
        print("以下文件包含分割标注格式：")
        for file in segmentation_files:
            print(file)
    else:
        print("未找到包含分割标注格式的文件。")

在脚本中，我传入了需要检测分隔标注标签的所在目录，也就是数据集的labels目录，执行后结果如下

3.将分隔标注转化为Box标注

如果我们的数据集中只有一条因为失误将box标注做成了分隔标注，手动改还好，要是多了可就不好改了，因此下面我提供批量将分隔标注转化为Box标注的脚本。

import os

def convert_segmentation_to_box(labels_dir):
    """
    将分割标注文件转换为框标注文件，并覆盖原文件。

    Args:
        labels_dir (str): 分割标注文件的目录路径。

    Returns:
        None
    """
    for filename in os.listdir(labels_dir):
        input_path = os.path.join(labels_dir, filename)

        if not filename.endswith('.txt'):
            continue  # 跳过非文本文件

        with open(input_path, 'r') as infile:
            lines = infile.readlines()

        with open(input_path, 'w') as outfile:
            for line in lines:
                parts = line.strip().split()
                if len(parts) <= 5:
                    # 如果不是分割标注格式，则直接写入原内容
                    outfile.write(line)
                    continue

                class_id = parts[0]
                polygon_points = list(map(float, parts[5:]))
                x_coords = polygon_points[::2]  # 偶数索引为x坐标
                y_coords = polygon_points[1::2]  # 奇数索引为y坐标

                # 计算外接矩形
                x_min, x_max = min(x_coords), max(x_coords)
                y_min, y_max = min(y_coords), max(y_coords)
                x_center = (x_min + x_max) / 2
                y_center = (y_min + y_max) / 2
                width = x_max - x_min
                height = y_max - y_min

                # 转换为框标注格式
                box_annotation = f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"
                outfile.write(box_annotation)

    print(f"转换完成，原标签文件已更新。")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    labels_directory = r"D:\A01PythonProjects3123\labelImg-master\标签文件批量处理\slope.v1i.yolov8\train\labels"  # 替换为你的分割标注目录路径
    convert_segmentation_to_box(labels_directory)

在这个脚本中，我们还是传入了labels目录，将labels目录中的分隔标注全部转化为box标注，执行脚本，看看前后结果，如图可以看多边形的分隔标注转化为了外界的矩形标注形式

结语

以上是幽络源的利用Python脚本检测分隔标注并转化为Box标注的教程，感兴趣的小伙伴可加群交流