数据集如何存储
时间: 2025-06-21 18:54:28 浏览: 8
### 数据集存储方法及格式
数据集的存储方法和格式通常取决于具体的应用场景和模型需求。以下是对数据集存储方法及格式的详细说明:
#### 1. 数据集的基本结构
数据集通常由图像文件和标注文件组成。对于CULane格式的数据集,其基本存储结构如下[^2]:
```
culane_dataset/
├── list/
│ ├── train.txt
│ ├── val.txt
│ └── test.txt
├── lane/
│ ├── image_00/
│ │ ├── 00000.jpg
│ │ ├── 00001.jpg
│ │ └── ...
│ ├── image_01/
│ │ ├── 00000.jpg
│ │ ├── 00001.jpg
│ │ └── ...
│ └── ...
└── drive/
├── image_00/
│ ├── 00000.lines.txt
│ ├── 00001.lines.txt
│ └── ...
├── image_01/
│ ├── 00000.lines.txt
│ ├── 00001.lines.txt
│ └── ...
└── ...
```
- **list/**:包含训练集、验证集和测试集的文件列表。
- **lane/**:存储原始图像文件。
- **drive/**:存储对应的标注文件(`.lines.txt`),每个文件记录了一张图像中的车道线坐标。
#### 2. 图像文件存储
图像文件通常以常见的图像格式存储,例如JPEG或PNG。在CULane格式中,图像文件按子目录分类存放,例如`image_00/`、`image_01/`等。每个子目录下的文件名应与标注文件保持一致[^3]。
#### 3. 标注文件格式
标注文件采用文本格式存储,每行记录一条车道线的坐标点。例如,一个典型的`.lines.txt`文件内容可能如下所示:
```
(50, 100) (60, 120) (70, 140)
(80, 100) (90, 120) (100, 140)
```
上述内容表示两条车道线,每条车道线由多个点组成,每个点用`(x, y)`形式表示[^4]。
#### 4. 文件列表格式
`train.txt`、`val.txt`和`test.txt`文件用于指定训练集、验证集和测试集的图像路径及标注路径。每一行记录了一对图像路径和标注路径,例如:
```
driving/drive/image_00/00000.jpg driving/drive/image_00/00000.lines.txt
driving/drive/image_00/00001.jpg driving/drive/image_00/00001.lines.txt
```
#### 5. 示例代码:生成CULane格式数据集
以下是一个示例代码,展示如何将视频帧转换为CULane格式的数据集:
```python
import cv2
import os
def save_frame(video_path, output_dir, frames_need):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames_total = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
timeF = frames_total // frames_need
n = 1
i = 0
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
if n % timeF == 0:
i += 1
frame_path = os.path.join(output_dir, f"re{i}.jpg")
cv2.imwrite(frame_path, frame)
print(f"Saved {frame_path}")
if i == frames_need:
break
n += 1
cap.release()
# 调用函数
video_path = "re.mp4"
output_dir = "./re/"
frames_need = 250
save_frame(video_path, output_dir, frames_need)
```
#### 6. 注意事项
- 确保图像文件和标注文件的命名规则一致,以便正确匹配。
- 如果使用自定义标注工具(如Labelme),需要将标注结果转换为CULane格式[^5]。
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