原理

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : convert_tf-predict2yolo.py
@Time    : 2020/2/13 15:57
@Author  : Dontla
@Email   : sxana@qq.com
@Software: PyCharm
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : convert_tf-predict2yolo.py
@Time    : 2020/2/13 15:57
@Author  : Dontla
@Email   : sxana@qq.com
@Software: PyCharm
"""
import re# 流程：按文件名依次读取内容（像读取yolo标注那样读取）--> 提取坐标--> 将坐标转换成yolo格式--> 写入目标文件# 转换参数
# 图像分辨率（如果图片分辨率不一样的话就需要重写了aha）
img_width, img_height = 1280, 720
# 文件数量
file_num = 4670
# 类号（只有一类的情况）
class_num = '0'def extract_content(content):return re.findall('(.*?) (.*?) (.*?) (.*?) (.*?) (.*?)\n', content)if __name__ == '__main__':# 以下三个路径是相对当前文件的source_txt_path = './source_txt_path/'target_txt_path = './target_txt_path/'# 逐个打开文件处理for i in range(file_num):with open('{}{}.txt'.format(source_txt_path, i), 'r', encoding='utf-8') as file_read:# print(f.read())# object 0.6160 237 116 402 256# object 0.5585 655 21 807 152# object 0.3669 513 317 658 447# object 0.3459 418 484 590 629# ...# 读取文件内容content = file_read.read()# print(content)# object 0.6160 237 116 402 256# object 0.5585 655 21 807 152# object 0.3669 513 317 658 447# object 0.3459 418 484 590 629# ...# 提取数据content_extract = extract_content(content)# print(content_extract)# [('object', '0.6160', '237', '116', '402', '256'), ('object', '0.5585', '655', '21', '807', '152'),# ('object', '0.3669', '513', '317', '658', '447'), ('object', '0.3459', '418', '484', '590', '629')] # ...# 创建单文件写入字符串对象obj_strs = ''# 将数据格式从绝对坐标转换为相对坐标for obj_str in content_extract:# print(obj_str)# ('object', '0.6160', '237', '116', '402', '256')# ('object', '0.5585', '655', '21', '807', '152')# ('object', '0.3669', '513', '317', '658', '447')# ('object', '0.3459', '418', '484', '590', '629')# ('object', '0.5679', '452', '221', '621', '371')# ...# object_evar = list(map(eval, obj_str))# print(object_evar)# [<class 'object'>, 0.616, 237, 116, 402, 256]# [<class 'object'>, 0.5585, 655, 21, 807, 152]# [<class 'object'>, 0.3669, 513, 317, 658, 447]# ...# 去掉前俩个（类名和置信度）obj_str = obj_str[2:]# print(obj_str)# ('237', '116', '402', '256')# ('655', '21', '807', '152')# ('513', '317', '658', '447')# ...# 将元组字符串转换成列表数字object_evar = list(map(eval, obj_str))# print(object_evar)# [237, 116, 402, 256]# [655, 21, 807, 152]# [513, 317, 658, 447]# ...# 映射变量a1, b1, a2, b2 = object_evar[0], object_evar[1], object_evar[2], object_evar[3]c1, c2, d1, d2 = (a1 + a2) / (2 * img_width), (b1 + b2) / (2 * img_height), (a2 - a1) / img_width, (b2 - b1) / img_height# print(c1, c2, d1, d2)# 将映射变量格式化后加入到obj_strs中：# 用“+”连接字符串不建议使用，占用内存较大；建议使用join()方法，用''将可迭代字符串连接起来# obj_strs = obj_strs + class_num + (' {:.6f} {:.6f} {:.6f} {:.6f}\n'.format(c1, c2, d1, d2))obj_strs = ''.join([obj_strs, class_num, ' {:.6f} {:.6f} {:.6f} {:.6f}\n'.format(c1, c2, d1, d2)])print(obj_strs)# 将即将写入的内容去除首位的无效字符（如空格，换行符，制表符，回车符）obj_strs = obj_strs.strip()# 将内容写入文件with open('{}{}.txt'.format(target_txt_path, i + 1), 'w', encoding='utf-8') as file_write:file_write.write(obj_strs)

参考文章：如何将yolo的标注（annotations）.txt 坐标转换成tensorflow-yolov3（YunYang1994）的.txt 标注坐标？

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