参考文献
1.Ubuntu配置Yolov8环境并训练自己的数据集 + ROS实时运行
2.https://juejin.cn/post/7313979467965874214
前提：
1.CUDA和Anaconda，PyTorch
2.python>=3.8
一、创建激活环境，安装依赖
1.创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.82.激活虚拟环境
conda activate yolov83.安装yolov8
pip install ultralytics清华源安装
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/安装rospkg
pip install rospkg
二、安装数据标注软件并使用
1.激活刚刚建的虚拟环境
conda activate yolov82.安装数据标注软件
pip install labelImg清华源安装
pip install labelImg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/3.启动标注软件
labelImg
4.标注软件的使用
(1).打开目录：选择你拍摄图片存放的文件夹，我的是yolo2/data/images
(2).改变存放目录：选择你要将标注存放的文件夹，yolo2/data/Annotations
(3).选中查看-自动保存：这样无需自己保存
(4).点击创建区块：对要识别的物体进行标注，标注框紧贴物体，请勿框大或框小，有几个框几个，勿遗漏，不要两个框一起
(5).标签模式pascalVOC可以先不改成yolo模式，因为它保存的信息比较多，如果确定只用yolo也可以选择yolo模式
三、数据集的制作
在不同背景下拍摄要识别物体的照片，放在yolo2/data/images中。data下的文件夹包括：
（1）.Annotations:数据集标注的文件（.xml）
（2）.images：数据集图片 （.jpg）
（3）.ImageSets：数据集划分（.txt）
（4）.labels：数据集标注，yolo格式版（.txt）
数据集标注完成后，images、Annotations有了内容
1.数据集划分
yolo2文件夹下，创建一个文件splitDataset.py，内容如下：
import random
import os
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()运行，ImageSets中会出现
2.将xml文件转换成yolo格式的txt文件
同样位置创建一个文件XML2TXT.py，内容如下
# xml解析包
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['train', 'test', 'val']
classes = ['nut,bolt']
# 进行归一化操作
def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)
dw = 1./size[0] # 1/w
dh = 1./size[1] # 1/h
x = (box[0] + box[1])/2.0 # 物体在图中的中心点x坐标
y = (box[2] + box[3])/2.0 # 物体在图中的中心点y坐标
w = box[1] - box[0] # 物体实际像素宽度
h = box[3] - box[2] # 物体实际像素高度
x = x*dw # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)
w = w*dw # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)
y = y*dh # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)
h = h*dh # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)
return (x, y, w, h) # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]
# year ='2012', 对应图片的id（文件名）
def convert_annotation(image_id):
'''
将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，
通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说
一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去
labal文件中的格式：calss x y w h 同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个
'''
# 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件
in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8')
# 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为
# <object-class> <x> <y> <width> <height>
out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')
# 解析xml文件
tree = ET.parse(in_file)
# 获得对应的键值对
root = tree.getroot()
# 获得图片的尺寸大小
size = root.find('size')
# 如果xml内的标记为空，增加判断条件
if size != None:
# 获得宽
w = int(size.find('width').text)
# 获得高
h = int(size.find('height').text)
# 遍历目标obj
for obj in root.iter('object'):
# 获得difficult ？？
difficult = obj.find('difficult').text
# 获得类别 =string 类型
cls = obj.find('name').text
# 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
# 通过类别名称找到id
cls_id = classes.index(cls)
# 找到bndbox 对象
xmlbox = obj.find('bndbox')
# 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
print(image_id, cls, b)
# 带入进行归一化操作
# w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
bb = convert((w, h), b)
# bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h)
# 生成 calss x y w h 在label文件中
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
# 返回当前工作目录
wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:
'''
对所有的文件数据集进行遍历
做了两个工作：
１．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位
２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去
最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息
'''
# 先找labels文件夹如果不存在则创建
if not os.path.exists('data/labels/'):
os.makedirs('data/labels/')
# 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容
# 包含对应的文件名称
image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
# 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备
list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
# 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行
for image_id in image_ids:
list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
# 调用 year = 年份 image_id = 对应的文件名_id
convert_annotation(image_id)
# 关闭文件
list_file.close()这一步产生的yolo2下面的.txt文件有用，但是转xml文件没成功，不知道为什么，所以再在同样位置创建一个文件XML2TXT2.py，内容如下
# -*- coding: utf-8 -*-
#这个可以运行
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
dirpath = 'data/Annotations' # 原来存放xml文件的目录
newdir = 'data/labels' # 修改label后形成的txt目录
if not os.path.exists(newdir):
os.makedirs(newdir)
dict_info = {'nut': 0, 'bolt': 1} # 有几个 属性 填写几个label names
for fp in os.listdir(dirpath):
if fp.endswith('.xml'):
root = ET.parse(os.path.join(dirpath, fp)).getroot()
xmin, ymin, xmax, ymax = 0, 0, 0, 0
sz = root.find('size')
width = float(sz[0].text)
height = float(sz[1].text)
filename = root.find('filename').text
for child in root.findall('object'): # 找到图片中的所有框
sub = child.find('bndbox') # 找到框的标注值并进行读取
label = child.find('name').text
label_ = dict_info.get(label)
if label_:
label_ = label_
else:
label_ = 0
xmin = float(sub[0].text)
ymin = float(sub[1].text)
xmax = float(sub[2].text)
ymax = float(sub[3].text)
try: # 转换成yolov3的标签格式，需要归一化到（0-1）的范围内
x_center = (xmin + xmax) / (2 * width)
x_center = '%.6f' % x_center
y_center = (ymin + ymax) / (2 * height)
y_center = '%.6f' % y_center
w = (xmax - xmin) / width
w = '%.6f' % w
h = (ymax - ymin) / height
h = '%.6f' % h
except ZeroDivisionError:
print(filename, '的 width有问题')
with open(os.path.join(newdir, fp.split('.xml')[0] + '.txt'), 'a+') as f:
f.write(' '.join([str(label_), str(x_center), str(y_center), str(w), str(h) + '\n']))
print('ok')
运行之后，labels文件夹下会出现相关文件。
3.data下新建fall.yaml
内容
train: /home/dyj/yolo3/data/train.txt
val: /home/dyj/yolo3/data/val.txt
test: /home/dyj/yolo3/data/test.txt
# number of classes
nc: 2
# class names
names: ['nut','bolt']nc：类别数量 names: ['nut','bolt']：类别名称 需要修改
四、运行
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=0 
