一、YOLO OBB 格式
YOLO OBB 格式通过四个角点指定边界框,其坐标在 0 和 1 之间归一化:
class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4
YOLO 在内部处理损失和产出。 xywhr 格式,表示边界框的中心点(xy)、宽度、高度和旋转角度。
一个例子 *.txt 标签文件,其中包含一个类 0 OBB 格式,可以是这样的
0 0.780811 0.743961 0.782371 0.74686 0.777691 0.752174 0.776131 0.749758
二、源码
直接去下载官方的yolov8源码就行,那里面集成了 obb
三、标注
1、下载地址
labelImg工具地址:labelImg。
roLabelImg工具地址:roLabelImg
2、环境配置
使用roLabelImg必须要先安装labelImg(作者配置为Win10+Python3.8.10)
(1) PyQt5安装
直接在CMD中输入pip install pyqt5 (或者下载whl文件进行离线安装pyqt5)。
(2)安装lxml:pip install lxml
(3) 使用labelImg
进入下载好的labelImg-master文件夹内(resources.py所在目录),CMD中输入pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
然后继续输入命令python labelImg.py
,即打开了labelImg运行页面可开始标注了。
3、使用roLabelImg
进入下载好的roLabelImg-master文件夹内(resources.py所在目录),CMD中输入pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
然后继续输入命令python roLabelImg.py,此处报错了name ‘codecs’ is not
defined,只需将roLabelImg.py文件中的# – coding: utf8 --改成# – coding: utf-8–。
运行python roLabelImg.py,即打开了roLabelImg运行页面可开始标注了。Open Dir为打开要标注的图像文件夹,Files->change default saved Annotation dir 更改保存的标注xml文件路径,Create RotatedRBox开始绘制旋转矩形。
以下是一些标注快捷键,主要通过使用ZXCV
实现标注框的旋转。
标注完之后,的xml示例如下,cx,cy代表标注框中心点的坐标,w,h代表宽和高,angle代表标注矩形框的角度。
注意:angle是旋转角度的弧度值,水平方向angle=0,顺时针方向旋转,得到的角度值是正值,旋转一周为pi,没有负值。
<annotation verified="no">
<folder>Edge</folder>
<filename>传送带</filename>
<path>D:/software/Edge/传送带.svg</path>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>98</width>
<height>64</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<type>robndbox</type>
<name>tv</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<robndbox>
<cx>43.955</cx>
<cy>31.0144</cy>
<w>48.2204</w>
<h>40.0082</h>
<angle>2.841593</angle>
</robndbox>
</object>
</annotation>
配置完环境后,CMD中输入命令python labelImg.py,即打开了labelImg运行页面可开始标注了。
可以用旋转标注 标注后点击 标注的框 用 z,x,c,v 来更改 角度
生成的是xml文件
需要转换成dota能用的obb的txt文件
4、转换脚本
# 文件名称 :roxml_to_dota.py
# 功能描述 :把rolabelimg标注的xml文件转换成dota能识别的xml文件,
# 再转换成dota格式的txt文件
# 把旋转框 cx,cy,w,h,angle,或者矩形框cx,cy,w,h,转换成四点坐标x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import math
cls_list = ['tv'] # 修改为自己的标签
def edit_xml(xml_file, dotaxml_file):
"""
修改xml文件
:param xml_file:xml文件的路径
:return:
"""
# dxml_file = open(xml_file,encoding='gbk')
# tree = ET.parse(dxml_file).getroot()
tree = ET.parse(xml_file)
objs = tree.findall('object')
for ix, obj in enumerate(objs):
x0 = ET.Element("x0") # 创建节点
y0 = ET.Element("y0")
x1 = ET.Element("x1")
y1 = ET.Element("y1")
x2 = ET.Element("x2")
y2 = ET.Element("y2")
x3 = ET.Element("x3")
y3 = ET.Element("y3")
# obj_type = obj.find('bndbox')
# type = obj_type.text
# print(xml_file)
if (obj.find('robndbox') == None):
obj_bnd = obj.find('bndbox')
obj_xmin = obj_bnd.find('xmin')
obj_ymin = obj_bnd.find('ymin')
obj_xmax = obj_bnd.find('xmax')
obj_ymax = obj_bnd.find('ymax')
# 以防有负值坐标
xmin = max(float(obj_xmin.text), 0)
ymin = max(float(obj_ymin.text), 0)
xmax = max(float(obj_xmax.text), 0)
ymax = max(float(obj_ymax.text), 0)
obj_bnd.remove(obj_xmin) # 删除节点
obj_bnd.remove(obj_ymin)
obj_bnd.remove(obj_xmax)
obj_bnd.remove(obj_ymax)
x0.text = str(xmin)
y0.text = str(ymax)
x1.text = str(xmax)
y1.text = str(ymax)
x2.text = str(xmax)
y2.text = str(ymin)
x3.text = str(xmin)
y3.text = str(ymin)
else:
obj_bnd = obj.find('robndbox')
obj_bnd.tag = 'bndbox' # 修改节点名
obj_cx = obj_bnd.find('cx')
obj_cy = obj_bnd.find('cy')
obj_w = obj_bnd.find('w')
obj_h = obj_bnd.find('h')
obj_angle = obj_bnd.find('angle')
cx = float(obj_cx.text)
cy = float(obj_cy.text)
w = float(obj_w.text)
h = float(obj_h.text)
angle = float(obj_angle.text)
obj_bnd.remove(obj_cx) # 删除节点
obj_bnd.remove(obj_cy)
obj_bnd.remove(obj_w)
obj_bnd.remove(obj_h)
obj_bnd.remove(obj_angle)
x0.text, y0.text = rotatePoint(cx, cy, cx - w / 2, cy - h / 2, -angle)
x1.text, y1.text = rotatePoint(cx, cy, cx + w / 2, cy - h / 2, -angle)
x2.text, y2.text = rotatePoint(cx, cy, cx + w / 2, cy + h / 2, -angle)
x3.text, y3.text = rotatePoint(cx, cy, cx - w / 2, cy + h / 2, -angle)
# obj.remove(obj_type) # 删除节点
obj_bnd.append(x0) # 新增节点
obj_bnd.append(y0)
obj_bnd.append(x1)
obj_bnd.append(y1)
obj_bnd.append(x2)
obj_bnd.append(y2)
obj_bnd.append(x3)
obj_bnd.append(y3)
tree.write(dotaxml_file, method='xml', encoding='utf-8') # 更新xml文件
# 转换成四点坐标
def rotatePoint(xc, yc, xp, yp, theta):
xoff = xp - xc;
yoff = yp - yc;
cosTheta = math.cos(theta)
sinTheta = math.sin(theta)
pResx = cosTheta * xoff + sinTheta * yoff
pResy = - sinTheta * xoff + cosTheta * yoff
return str(int(xc + pResx)), str(int(yc + pResy))
def totxt(xml_path, out_path):
# 想要生成的txt文件保存的路径,这里可以自己修改
files = os.listdir(xml_path)
i = 0
for file in files:
tree = ET.parse(xml_path + os.sep + file)
root = tree.getroot()
name = file.split('.')[0]
output = out_path + '\\' + name + '.txt'
file = open(output, 'w')
i = i + 1
objs = tree.findall('object')
for obj in objs:
cls = obj.find('name').text
box = obj.find('bndbox')
x0 = int(float(box.find('x0').text))
y0 = int(float(box.find('y0').text))
x1 = int(float(box.find('x1').text))
y1 = int(float(box.find('y1').text))
x2 = int(float(box.find('x2').text))
y2 = int(float(box.find('y2').text))
x3 = int(float(box.find('x3').text))
y3 = int(float(box.find('y3').text))
if x0 < 0:
x0 = 0
if x1 < 0:
x1 = 0
if x2 < 0:
x2 = 0
if x3 < 0:
x3 = 0
if y0 < 0:
y0 = 0
if y1 < 0:
y1 = 0
if y2 < 0:
y2 = 0
if y3 < 0:
y3 = 0
for cls_index, cls_name in enumerate(cls_list):
if cls == cls_name:
file.write("{} {} {} {} {} {} {} {} {} {}\n".format(x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3, cls, cls_index))
file.close()
# print(output)
print(i)
if __name__ == '__main__':
# -----**** 第一步:把xml文件统一转换成旋转框的xml文件 ****-----
roxml_path = "./1"
dotaxml_path = "./2"
out_path = "./3"
filelist = os.listdir(roxml_path)
for file in filelist:
edit_xml(os.path.join(roxml_path, file), os.path.join(dotaxml_path, file))
# -----**** 第二步:把旋转框xml文件转换成txt格式 ****-----
totxt(dotaxml_path, out_path)
转换后是如下的样子
但是这还没完,还需要再次转换一下
打开你的数据集中的labels 文件夹
新建两个文档 名称如下 然后 把你上方转化后的txt 放入下方文件夹中 训练集放入train_original中 验证集放入val_original中
然后 复制你文件夹路径,不是图片路径 也不是标签 路径
用obb中自带的转换脚本进行转换 那个路径是你数据集的路径
from ultralytics.data.converter import convert_dota_to_yolo_obb
convert_dota_to_yolo_obb("D:\Desktop\VOC")
然后再按照ctrl+左键定位 这个函数 convert_dota_to_yolo_obb
直接可以定位到 converter.py
文件中
拉到大约376行修改你标注的标签名和数量
还有修改大约420行左右的地方 将这里改成你图片的后缀,不然就没有效果
然后你运行上方那个自带的转换代码,标签文件中会生成train
和val
两个文件夹
转换成功的txt如下,这就可以训练
配置好yolov8obb的环境和yaml文件,就可以训练了
四、训练
可以直接写新建一个py文件,train.py
from ultralytics import YOLO
# Create a new YOLOv8n-OBB model from scratch
model = YOLO("yolov8n-obb.yaml")
# Train the model on the custom dataset
results = model.train(data="your_dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)