Python YOLOv5 txt标签转图像标签（多个标签

  • txt的数据如图所示
    • 1.读原始图像以及对应的txt文件
    • 2.获得原始图像的大小
    • 3.生成一张大小相同，黑色背景的图片
    • 4.读取txt文件，循环的增加标签
    • 5.获得不规则图形（标签）
    • 6.完整代码
    • 7.示例

txt的数据如图所示

YOLOv5 txt标签转图像标签（多个标签)
这里每一行是一个标签，原始的图片如图所示
YOLOv5 txt标签转图像标签（多个标签)
这里有五个龋齿

1.读原始图像以及对应的txt文件

我这里图像和txt的名称是相同的

def init_func():
    # txt文件夹操作
    folder_type = 'train'
    # folder_type = 'val'
    img_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/image'
    txt_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/txt'
    save_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/mask'
    files = os.listdir(img_dir)
    for file in files:
        name = file[0:-4]
        img_path = img_dir + '/' + name + '.png'
        txt_path = txt_dir + '/' + name + '.txt'

这样我就能得到对应的图像和txt文件了，然后我需要获得原始图像的大小

2.获得原始图像的大小

img = cv2.imread(img_path)  # 读取图片信息
img_x = img.shape[0]
img_y = img.shape[1]

3.生成一张大小相同，黑色背景的图片

img_save = np.zeros((img_x, img_y, 1))  # 黑色背景

4.读取txt文件，循环的增加标签

# 打开文件
file = open(txt_path, "r")
# 逐行读取文件内容
for line in file:
    data = txt2mask_new(img_x, img_y, line) # 获得不规则图形
    color = 225
    cv2.fillPoly(img_save,  # 原图画板
                 [data],  # 多边形的点
                 color=color)
save_path = save_dir + '/' + name + '.png'
cv2.imwrite(save_path, img_save)

5.获得不规则图形（标签）

def txt2mask_new(img_x, img_y, line):
    # 处理每一行的内容
    data = line.split('\n')[0]
    d = data.split(' ', -1)
    # d[-1] = d[-1][0:-1]
    data = []
    for i in range(1, int(len(d) / 2) + 1):
        data.append([img_y * float(d[2 * i - 1]), img_x * float(d[2 * i])])
    data.append(data[0])
    data = np.array(data, dtype=np.int32)
    return data

这样就能实现所有功能啦！完整的代码如下：

6.完整代码

def txt2mask_new(img_x, img_y, line):
    # 处理每一行的内容
    data = line.split('\n')[0]
    d = data.split(' ', -1)
    # d[-1] = d[-1][0:-1]
    data = []
    for i in range(1, int(len(d) / 2) + 1):
        data.append([img_y * float(d[2 * i - 1]), img_x * float(d[2 * i])])
    data.append(data[0])
    data = np.array(data, dtype=np.int32)
return data
def init_func():
    # txt文件夹操作
    folder_type = 'train'
    # folder_type = 'val'
    img_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/image'
    txt_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/txt'
    save_dir = '../teeth_data/' + folder_type + '/mask'
    files = os.listdir(img_dir)
 for file in files:
        name = file[0:-4]
        img_path = img_dir + '/' + name + '.png'
        txt_path = txt_dir + '/' + name + '.txt'
   img = cv2.imread(img_path)  # 读取图片信息
    img_x = img.shape[0]
    img_y = img.shape[1]
img_save = np.zeros((img_x, img_y, 1))  # 黑色背景
# 打开文件
        file = open(txt_path, "r")
        # 逐行读取文件内容
        for line in file:
            data = txt2mask_new(img_x, img_y, line)
            color = 225
            cv2.fillPoly(img_save,  # 原图画板
                         [data],  # 多边形的点
                         color=color)
        save_path = save_dir + '/' + name + '.png'
        cv2.imwrite(save_path, img_save)
        # 关闭文件
        file.close()
if __name__ == '__main__':
    init_func()

最终输出的图像如下：

7.示例

YOLOv5 txt标签转图像标签（多个标签)

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