yolo数据集垂直翻转

### YOLO 数据集图像垂直翻转处理方法 对于 YOLO 数据集中的图像进行垂直翻转处理，可以通过调整图像像素以及对应的标注文件来完成。以下是具体实现方式： #### 图像垂直翻转 在 Python 中可以使用 OpenCV 或 PIL 库轻松实现图像的垂直翻转操作。以下是一个基于 OpenCV 的代码示例[^3]： ```python import cv2 def vertical_flip(image_path, save_path): image = cv2.imread(image_path) flipped_image = cv2.flip(image, 0) # 参数0表示沿X轴（垂直方向）翻转 cv2.imwrite(save_path, flipped_image) ``` 上述函数读取指定路径下的图像并对其进行垂直翻转，最后将结果保存到 `save_path`。 --- #### 标注文件更新 YOLO 格式的标注文件是以相对坐标的形式存储目标框的位置信息 (x_center, y_center, width, height)，因此需要相应地调整这些值以反映垂直翻转后的变化。假设原图的高度为 H，则新的中心点纵坐标计算如下: \[ \text{new_y_center} = 1 - \text{old_y_center} \] 下面提供了一个用于更新标注文件的代码片段： ```python def update_labels(label_path, save_label_path, img_height): with open(label_path, 'r') as f: lines = f.readlines() updated_lines = [] for line in lines: class_id, x_center, y_center, width, height = map(float, line.strip().split()) new_y_center = 1 - y_center # 更新y_center updated_line = f"{int(class_id)} {x_center:.6f} {new_y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n" updated_lines.append(updated_line) with open(save_label_path, 'w') as f: f.writelines(updated_lines) ``` 此函数会读取原始标注文件的内容，并根据传入的图像高度重新计算每个边界框的新位置，随后写入一个新的标注文件中。 --- #### 路径设置与调用 为了方便管理增强后的数据，在执行前需定义好输入输出路径。例如： ```python image_path = './original_images/image.jpg' label_path = './original_labels/image.txt' save_path = './augmented/images/flipped_image.jpg' save_label_path = './augmented/labels/flipped_image.txt' img = cv2.imread(image_path) if img is not None: img_height = img.shape[0] else: raise FileNotFoundError(f"No such file or directory: '{image_path}'") vertical_flip(image_path=image_path, save_path=save_path) update_labels(label_path=label_path, save_label_path=save_label_path, img_height=img_height) ``` 通过以上脚本即可完成单张图片及其对应标注文件的垂直翻转处理过程。 --- ### 注意事项 - 如果项目中有多个类别或者复杂的背景环境，建议结合其他技术手段如 Cutout 和风格迁移进一步优化训练效果[^1]。 - 开发者应依据实际情况灵活选用适合的数据增强策略，从而提高模型泛化能力的同时也保证标签信息的准确性[^2]。