LabelImg划分数据集
时间: 2025-01-07 12:13:24 浏览: 45
### 如何使用 LabelImg 进行数据集划分
LabelImg 是一款广泛使用的图形化标注工具,主要用于创建 Pascal VOC 或 YOLO 格式的标签文件。然而,该工具本身并不直接支持数据集的划分功能。为了实现训练集和测试集的有效划分并保持数据分布的一致性,通常的做法是在完成图片标注之后通过编写额外的 Python 脚本来处理。
对于希望利用 LabelImg 完成初步工作后再做进一步的数据集管理的情况,可以遵循以下方法:
#### 准备阶段
- 使用 LabelImg 对所有目标检测所需的图像进行标注,并保存对应的 XML 文件或 TXT 文件(取决于所选格式),这些文件应存放在同一目录内[^1]。
#### 编写划分脚本
由于 LabelImg 不提供内置的数据集划分选项,因此建议采用外部脚本来执行这一操作。这里给出一种基于 Python 的简单解决方案来按比例分配样本至不同的集合中,比如 80% 作为训练集而剩余 20% 成为测试集:
```python
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
import shutil
def split_dataset(image_dir, output_train_dir, output_val_dir, ratio=0.8):
images = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
# Split the dataset into training and validation sets with stratification based on image names.
train_files, val_files = train_test_split(images, test_size=(1-ratio), random_state=42)
# Create directories if they do not exist yet
os.makedirs(output_train_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(output_val_dir, exist_ok=True)
# Copy files to respective folders
for file_name in train_files:
src_file = os.path.join(image_dir, file_name)
dst_file = os.path.join(output_train_dir, file_name)
shutil.copy(src_file, dst_file)
for file_name in val_files:
src_file = os.path.join(image_dir, file_name)
dst_file = os.path.join(output_val_dir, file_name)
shutil.copy(src_file, dst_file)
if __name__ == '__main__':
img_path = './VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages'
out_train = 'train_images'
out_val = 'val_images'
split_dataset(img_path, out_train, out_val, ratio=0.8)
```
上述代码实现了从原始路径读取图片列表,并依据设定好的比率将其拆分成两个部分——训练集和验证集;接着会将每组内的元素复制到对应的新位置以便后续处理[^3]。
#### 可视化数据分布
一旦完成了数据集的划分,可以通过绘制直方图等方式直观展示各类别在各子集中出现次数的不同情况,从而确保分层抽样的有效性。
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