기계는 거짓말하지 않는다

Labelme JSON data의 label 명이 잘못되었을 때 변경하고 싶은 경우 하위 디렉터리가 존재하거나 존재하지 않는다면 수정이 필요하다. import os import glob import datetime import time import json # 경로 변경 dir_root_path = "G:/data" # 수정된 데이터 저장 경로 dest_dir_path = "G:/data_label_modify" # 하위 디렉터리 sub_dir_name_list = ["dir_001", "dir_006"] # perosn -> person, carr -> car CHANGE_LABEL_TABLE = { "perosn" : "person", "carr" : "car" } read_count = 0 star..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일의 class 별 object 개수를 확인하는 경우 import os import glob import datetime import time import copy # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] name_dict = {} read_count = 0 start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: label_path_list = glob.glob(os..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일의 특정 classid를 제외해야 하는 경우 import os import glob import datetime import time # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] # 제외할 classid skip_classid_list = ["2", "5", "9"] start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: label_path_list = glob.glo..

classid, x center, y center, width, height 형식의 YOLO label 텍스트 파일 classid를 변경해야 하는 경우 import os import glob import datetime import time # YOLO dataset 구조 형식일 경우 dir_root_path = "D:/Datasets/yolo_split_dataset/labels/" sub_dir_name_list = ["train", "val"] # 1 -> 0, 2 -> 1, 3 -> 2 CHANGE_ID_TABLE = { "1" : "0", "2" : "1", "3" : "2" } start_time = time.time() for sub_dir_name in sub_dir_name_list: l..

xmin, ymin, xmax, ymax 좌표를 YOLO label 형식인 center x, center y, width, height 로 변환한다. 원본 이미지 해상도를 나누어 0~1 사이의 비율로 표현한다. 다른 형식으로 된 원본 좌표도 계산 식을 변경하여 응용 가능하다. def get_object_params(i_width: int, i_height: int, xmin, ymin, xmax, ymax): image_width = 1.0 * i_width image_height = 1.0 * i_height center_x = xmin + 0.5 * (xmax - xmin) cneter_y = ymin + 0.5 * (ymax - ymin) absolute_width = xmax - xmin abso..