yolov5数据集制作数据集分割+voc格式转txt格式代码

先上数据集分割代码网上没找到合适的自己写了一个分割比例为0.6 ：0.2 ：0.2

import os

import random

oriImgDir = "./change14img"

oriXmlDir = "./change14xml"    #源文件夹

desTestImgDir = "./insect/images/test"   #目标文件夹

desValImgDir = "./insect/images/val"

desTrainImgDir = "./insect/images/train"

desTestXmlDir = "./insect/labels/test"

desValXmlDir = "./insect/labels/val"

desTrainXmlDir = "./insect/labels/train"

# 获取目录下文件名清单

flist = os.listdir(oriImgDir)

random.shuffle(flist)

length = len(flist)

val = int(length * 0.2)

test = int(length * 0.2)

count = 0

while (count < length):

    # 移动测试集

    while test:

        item = flist[count]

        fname = os.path.splitext(item)[0]  # 获得不带后缀的文件名

        os.rename(oriImgDir + "/" + item, desTestImgDir+"/14"+str(count)+".jpg")  # 图片

        os.rename(oriXmlDir + "/" + fname + ".xml", desTestXmlDir+"/14"+str(count)+".xml")

        test -= 1

        count += 1

    # 移动验证集

    while val:

        item = flist[count]

        fname = os.path.splitext(item)[0]  # 获得不带后缀的文件名

        os.rename(oriImgDir + "/" + item, desValImgDir+"/14"+str(count)+".jpg")  # 图片

        os.rename(oriXmlDir + "/" + fname + ".xml", desValXmlDir+"/14"+str(count)+".xml")

        val -= 1

        count += 1

    # 剩下的移到训练集

    item = flist[count]

    fname = os.path.splitext(item)[0]

    os.rename(oriImgDir + "/" + item, desTrainImgDir+"/14"+str(count)+".jpg")  # 图片

    os.rename(oriXmlDir + "/" + fname + ".xml", desTrainXmlDir+"/14"+str(count)+".xml")

    count += 1

比例可以自己改，不需要验证集的话把第二个while循环去掉即可
os.rename的第二个参数是移动过去之后的文件名，可以改，如果源文件夹有很多个且有重名的情况，第二个参数就需要设计成让移过去之后新的文件名不会重复
os函数不支持跨磁盘移动文件

voc标签转txt格式代码网上找的源代码地址：
https://github.com/DLLXW/objectDetectionDatasets

'''

2020/6/15,标注文件转换xml转txt（vol to yolo）转完后需添加labels文件，即数字序号对应的标签名。

'''

import xml.etree.ElementTree as ET

import pickle

import os

from os import listdir, getcwd

from os.path import join

classes = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '9', '10', '12', '13', '14']

def convert(size, box):

    dw = 1./(size[0])

    dh = 1./(size[1])

    x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1

    y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1

    w = box[1] - box[0]

    h = box[3] - box[2]

    x = x*dw

    w = w*dw

    y = y*dh

    h = h*dh

    if w>=1:

        w=0.99

    if h>=1:

        h=0.99

    return (x,y,w,h)

def convert_annotation(rootpath,xmlname):

    xmlfile = os.path.join(xmlpath,xmlname)

    with open(xmlfile, "r", encoding='UTF-8') as in_file:

        txtname = xmlname[:-4]+'.txt'

        print(txtname)

        txtpath = 'yolov5txt/train'#生成的.txt文件会被保存在这里

        if not os.path.exists(txtpath):

            os.makedirs(txtpath)

        txtfile = os.path.join(txtpath,txtname)

        with open(txtfile, "w+" ,encoding='UTF-8') as out_file:

            tree=ET.parse(in_file)

            root = tree.getroot()

            size = root.find('size')

            w = int(size.find('width').text)

            h = int(size.find('height').text)

            out_file.truncate()

            for obj in root.iter('object'):

                difficult = obj.find('difficult').text

                cls = obj.find('name').text

                if cls not in classes or int(difficult)==1:

                    continue

                cls_id = classes.index(cls)

                xmlbox = obj.find('bndbox')

                b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))

                bb = convert((w,h), b)

                out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

if __name__ == "__main__":

    xmlpath='insect/labels/train'

    list=os.listdir(xmlpath)

    for i in range(0,len(list)) :

        path = os.path.join(xmlpath,list[i])

        if ('.xml' in path)or('.XML' in path):

            convert_annotation(xmlpath,list[i])

            print('done', i)

        else:

            print('not xml file',i)

class列表里放的是类别，改成你自己的类别名称，类别如果没添加进去的话就会出现转化出来的txt是空的的情况

巴特西

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