yolo 实例分割 xml
时间: 2023-11-17 12:07:49 浏览: 114
对于yolo实例分割,可以通过使用xml文件进行标注。在xml文件中,可以包含左上角坐标和右下角坐标,用于确定目标的位置。然后,可以使用转换函数将xml文件中的坐标信息转换为txt格式。在txt文件中,可以包含目标的中心点坐标(比例)、宽度(比例)和高度(比例),这些值在0到1之间。通过这种方式,可以将目标的位置信息转换为模型可以理解的格式。
相关问题
实例分割xml文件yolo
在实例分割中,XML文件包含了物体的边界框的左上角和右下角坐标。为了将XML文件转换为YOLO格式的TXT文件,可以使用以下转换函数:
```python
def convert_voc_to_yolo(xml_file):
# 解析XML文件
# 获取物体的类别、边界框左上角和右下角坐标
# 计算边界框的中心点坐标、宽度和高度
# 将坐标和尺寸归一化到0到1之间
# 将类别、中心点坐标、宽度和高度写入TXT文件
pass
```
这个函数可以帮助你将VOC格式的XML文件转换为YOLO格式的TXT文件,其中包含了物体的类别、中心点坐标、宽度和高度,都归一化到0到1之间。
构建YOLO11实例分割训练集
### 构建适用于YOLOv11实例分割的训练数据集
#### 选择合适的标注工具
为了准备高质量的训练数据,选择适合的标注工具至关重要。常用的标注工具有LabelMe、VGG Image Annotator (VIA) 和 Supervisely等。这些工具支持多种类型的标注方式,包括边界框、多边形和像素级掩码。对于实例分割任务而言,推荐使用能够精确描绘物体轮廓的多边形标注功能[^2]。
#### 图像收集与预处理方法
图像源可以来自公开数据库或自行拍摄采集。确保所选图片覆盖目标类别下的各种姿态、光照条件及背景环境变化情况。获取原始素材之后,需对其进行初步筛选去除模糊不清或者不符合要求的照片;接着按照统一标准调整尺寸大小至网络输入规格(例如640×640),并实施必要的增广操作来增加样本多样性,如随机裁剪、翻转和平移变换等[^1]。
#### 标签格式说明
针对YOLO系列算法,在创建好带有对象位置信息的XML/JSON文件后,还需进一步将其转化为特定框架所需的txt格式。具体来说就是将每张图中的所有实例都记录在一个文本文件里,每一行代表一个实体的信息:“类编号 中心点X坐标 中心点Y坐标 宽度 高度”。值得注意的是,当涉及到不规则形状的目标时,则应先利用上述提到的支持导出多边形坐标的软件完成标记工作,再编写程序把它们转换成符合YOLO要求的形式。
```python
import json
from pathlib import Path
def convert_polygon_to_yolo_format(polygon_points, image_width, image_height):
"""Convert polygon points from JSON to YOLO format."""
min_x = min([point['x'] for point in polygon_points])
max_x = max([point['x'] for point in polygon_points])
min_y = min([point['y'] for point in polygon_points])
max_y = max([point['y'] for point in polygon_points])
center_x = ((min_x + max_x) / 2) / image_width
center_y = ((min_y + max_y) / 2) / image_height
width = abs(max_x - min_x) / image_width
height = abs(max_y - min_y) / image_height
return f"{center_x} {center_y} {width} {height}"
# Example usage with a hypothetical JSON structure
json_file_path = 'annotations.json'
output_dir = './labels'
with open(json_file_path) as file:
data = json.load(file)
for item in data['items']:
img_w = item['image']['resolution'][0]
img_h = item['image']['resolution'][1]
label_lines = []
for obj in item['objects']:
class_id = obj['classId']
poly_pts = [{'x': pt[0], 'y': pt[1]} for pt in obj['points']]
line = str(class_id) + " " + convert_polygon_to_yolo_format(poly_pts, img_w, img_h)
label_lines.append(line)
output_txt_path = Path(output_dir).joinpath(Path(item['image']['filename']).stem + '.txt')
with open(str(output_txt_path), 'w') as txtfile:
txtfile.write('\n'.join(label_lines))
```
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