YOLOv5-7.0实例分割训练自己的数据，切分mask图并摆正(yolov3实例)

YOLOv5-7.0实例分割训练自己的数据，切分mask图并摆正

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YOLOv5-7.0可以用来做实例分割的任务了！！！用完感觉实在是666啊

目录

项目介绍

 数据标注及处理

        json转换txt 

        切分训练集、测试集、验证集

修改配置文件

模型训练和推理

后处理

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项目介绍

本文章主要目的有两个：

用yolov5分割网络训练自己的数据处理yolov5的分割结果，将分割的图像裁剪出来

我的项目是需要识别图一里面这些小块，将每个小块裁剪出来，旋转成水平角度后再进行下一步的操作。因项目保密原因，就用模糊的图片代替，见谅见谅。下面展示了效果图，如果你的项目需要实现的功能跟我类似，可参考参考

 图一

 图二

 图三

图四

图片说明：

图一是原图图二是yolov5检测后的图片，它用其他颜色将目标的mask给标出来，并画出目标的最外矩形框图三（后处理）是计算目标四个点坐标，并在原图上画出来图四（后处理）是将目标旋转摆正并切分成小图 数据标注及处理标注工具：labelme标注文件：json格式训练数据要求：坐标归一化的txt文件

 从作者提供的样例数据coco128-seg（下载链接：https://ultralytics.com/assets/coco128-seg.zip），可以看到txt文件的内容，分别是类别下标，归一化的坐标，中间用空格分割，不同目标物体用换行符

        json转换txt 

如何将我们用labelme标注的json文件转化为对应的格式呢？

import jsonimport osimport argparsefrom tqdm import tqdmdef convert_label_json(json_dir, save_dir, classes): json_paths = os.listdir(json_dir) classes = classes.split(',') for json_path in tqdm(json_paths): # for json_path in json_paths: path = os.path.join(json_dir,json_path) with open(path,'r') as load_f: json_dict = json.load(load_f) h, w = json_dict['imageHeight'], json_dict['imageWidth'] # save txt path txt_path = os.path.join(save_dir, json_path.replace('json', 'txt')) txt_file = open(txt_path, 'w') for shape_dict in json_dict['shapes']: label = shape_dict['label'] label_index = classes.index(label) points = shape_dict['points'] points_nor_list = [] for point in points: points_nor_list.append(point[0]/w) points_nor_list.append(point[1]/h) points_nor_list = list(map(lambda x:str(x),points_nor_list)) points_nor_str = ' '.join(points_nor_list) label_str = str(label_index) + ' ' +points_nor_str + '\n' txt_file.writelines(label_str)if __name__ == "__main__": """ python json2txt_nomalize.py --json-dir my_datasets/color_rings/jsons --save-dir my_datasets/color_rings/txts --classes "cat,dogs" """ parser = argparse.ArgumentParser(description='json convert to txt params') parser.add_argument('--json-dir', type=str, help='json path dir') parser.add_argument('--save-dir', type=str, help='txt save dir') parser.add_argument('--classes', type=str, help='classes') args = parser.parse_args() json_dir = args.json_dir save_dir = args.save_dir classes = args.classes convert_label_json(json_dir, save_dir, classes)

脚本说明：

    --json-dir：标注的纯json目录；

    --save-dir：要保存的txt文件目录；

    --classes：类别名称，它的类别顺序跟后面的配置文件顺序相同，如类别cat,dog，执行命令可以这么写

python json2txt_nomalize.py --json-dir my_datasets/color_rings/jsons --save-dir my_datasets/color_rings/txts --classes "cat,dog"        切分训练集、测试集、验证集# 将图片和标注数据按比例切分为 训练集和测试集import shutilimport randomimport osimport argparse# 检查文件夹是否存在def mkdir(path): if not os.path.exists(path): os.makedirs(path)def main(image_dir, txt_dir, save_dir): # 创建文件夹 mkdir(save_dir) images_dir = os.path.join(save_dir, 'images') labels_dir = os.path.join(save_dir, 'labels') img_train_path = os.path.join(images_dir, 'train') img_test_path = os.path.join(images_dir, 'test') img_val_path = os.path.join(images_dir, 'val') label_train_path = os.path.join(labels_dir, 'train') label_test_path = os.path.join(labels_dir, 'test') label_val_path = os.path.join(labels_dir, 'val') mkdir(images_dir);mkdir(labels_dir);mkdir(img_train_path);mkdir(img_test_path);mkdir(img_val_path);mkdir(label_train_path);mkdir(label_test_path);mkdir(label_val_path); # 数据集划分比例，训练集75%，验证集15%，测试集15%，按需修改 train_percent = 0.8 val_percent = 0.1 test_percent = 0.1 total_txt = os.listdir(txt_dir) num_txt = len(total_txt) list_all_txt = range(num_txt) # 范围 range(0, num) num_train = int(num_txt * train_percent) num_val = int(num_txt * val_percent) num_test = num_txt - num_train - num_val train = random.sample(list_all_txt, num_train) # 在全部数据集中取出train val_test = [i for i in list_all_txt if not i in train] # 再从val_test取出num_val个元素，val_test剩下的元素就是test val = random.sample(val_test, num_val) print("训练集数目：{}, 验证集数目：{},测试集数目：{}".format(len(train), len(val), len(val_test) - len(val))) for i in list_all_txt: name = total_txt[i][:-4] srcImage = os.path.join(image_dir, name+'.jpg') srcLabel = os.path.join(txt_dir, name + '.txt') if i in train: dst_train_Image = os.path.join(img_train_path, name + '.jpg') dst_train_Label = os.path.join(label_train_path, name + '.txt') shutil.copyfile(srcImage, dst_train_Image) shutil.copyfile(srcLabel, dst_train_Label) elif i in val: dst_val_Image = os.path.join(img_val_path, name + '.jpg') dst_val_Label = os.path.join(label_val_path, name + '.txt') shutil.copyfile(srcImage, dst_val_Image) shutil.copyfile(srcLabel, dst_val_Label) else: dst_test_Image = os.path.join(img_test_path, name + '.jpg') dst_test_Label = os.path.join(label_test_path, name + '.txt') shutil.copyfile(srcImage, dst_test_Image) shutil.copyfile(srcLabel, dst_test_Label)if __name__ == '__main__': """ python split_datasets.py --image-dir my_datasets/color_rings/imgs --txt-dir my_datasets/color_rings/txts --save-dir my_datasets/color_rings/train_data """ parser = argparse.ArgumentParser(description='split datasets to train,val,test params') parser.add_argument('--image-dir', type=str, help='image path dir') parser.add_argument('--txt-dir', type=str, help='txt path dir') parser.add_argument('--save-dir', type=str, help='save dir') args = parser.parse_args() image_dir = args.image_dir txt_dir = args.txt_dir save_dir = args.save_dir main(image_dir, txt_dir, save_dir)

脚本说明：

    --image-dir：训练图片目录；

    --txt-dir：上一步生成txt的目录； 

    --save-dir：切分数据集存放路径，执行命令样例：

python split_datasets.py --image-dir my_datasets/color_rings/imgs --txt-dir my_datasets/color_rings/txts --save-dir my_datasets/color_rings/train_data

执行后在存放路径可以看到，自动生成images和labels两个文件夹，两个文件夹里面有三个文件夹：train\test\val

修改配置文件

1、data文件夹里面有yaml文件，下面图片是data/coco128-seg.yaml的内容。

    path：是上面--save-dir切分图片存放的路径；

    train、val、test分别对于images里面的文件夹，按实际填入；

    names：是类别名称和赋予的下标，跟上面转txt顺序相同

2、models/segment文件夹也有yaml文件，如果你使用yolov5m模型，就修改yolov5m-seg.yaml文件的nc，如果有两个类别，nc就修改成2

模型训练和推理

1、训练执行命令

python segment/train.py --epochs 300 --data coco128-seg.yaml --weights yolov5m-seg.pt --img 640 --cfg models/segment/yolov5m-seg.yaml --batch-size 16 --device 2

执行命令说明：指明配置文件、预训练权重路径等，具体参数查看train.py文件

结果：在runs目录生成train-seg文件，每一次训练都会生成对应的权重文件

2、模型推理

python segment/predict.py --weight ./runs/train-seg/exp2/weights/best.pt --source ./my_datasets/color_rings/train_data/images/test/000030.jpg

执行命令说明：指明权重路径和预测的图片或者文件夹，具体参数查看predict.py文件

结果：在runs目录生成predict-seg目录，保存了上面图二的结果图

后处理

重要的后处理来了！！！

segment/predict.py，约169行附近，将预测坐标保存在txt文件。打印segments的维度，他是一个list，如果预测的图片中有6个目标，那么list包含了6个子元素，每个元素都是多个坐标点构成，坐标点是目标预测出来的轮廓坐标值

后处理需要做的步骤有：

坐标反归一化：segments的坐标和txt的格式相同，都是归一化的坐标值，需要转换为图片真实的坐标值获取四个点：多个坐标点计算出左上、右上、左下、右下的点，并将他们按顺时针的顺序输出旋转摆正：已知四个点，可计算得出角度，将目标摆正后保存成小图 

代码献出

# segments是分割的坐标点segments = [ scale_segments(im0.shape if retina_masks else im.shape[2:], x, im0.shape, normalize=True) for x in reversed(masks2segments(masks))]new_segments = [] # 用来装反归一化后的坐标image_list = [] # 切割的小图im0_h, im0_w, im0_c = im0.shapefor k, seg_list in enumerate(segments): # 将归一化的点转换为坐标点 new_seg_list = [] for s_point in seg_list: pt1, pt2 = s_point new_pt1 = int(pt1 * im0_w) new_pt2 = int(pt2 * im0_h) new_seg_list.append([new_pt1, new_pt2]) rect = cv2.minAreaRect(np.array(new_seg_list)) # 得到最小外接矩形的（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度） seg_bbox = cv2.boxPoints(rect) # 获取最小外接矩形的4个顶点坐标(ps: cv2.boxPoints(rect) for OpenCV 3.x) seg_bbox = np.int0(seg_bbox) if np.linalg.norm(seg_bbox[0] - seg_bbox[1]) < 5 or np.linalg.norm(seg_bbox[3] - seg_bbox[0]) < 5: continue # 坐标点排序 box1 = sorted(seg_bbox, key=lambda x: (x[1], x[0])) # 将坐标点按照顺时针方向来排序，box的从左往右从上到下排序 if box1[0][0] > box1[1][0]: box1[0], box1[1] = box1[1], box1[0] if box1[2][0] < box1[3][0]: box1[2], box1[3] = box1[3], box1[2] if box1[0][1] > box1[1][1]: box1[0], box1[1], box1[2], box1[3] = box1[1], box1[2], box1[3], box1[0] box1_list = [b.tolist() for b in box1] # 坐标转换为list格式 new_segments.append(box1_list) tmp_box = copy.deepcopy(np.array(box1)).astype(np.float32) partImg_array = image_crop_tools.get_rotate_crop_image(im0, tmp_box) image_list.append(partImg_array) # cv2.imwrite(str(k)+'.jpg', partImg_array) # 保存小图# 在原图上画出分割图像# src_image = im0.copy()# for ns_box in new_segments:# cv2.drawContours(src_image, [np.array(ns_box)], -1, (0, 255, 0), 2)# cv2.imwrite('1.jpg', src_image)

 代码说明：该部分脚本复制在segment/predict.py文件，可以放在if save_txt的同一级别下面。其中注释#保存小图，是保存文章开头图四的图片。注释#在原图上画出分割图像，是文章开头图三的图像。

旋转部分用到了image_crop_tools.get_rotate_crop_image函数，主要用来做角度计算和图片摆正，代码如下：

import cv2import numpy as npdef get_rotate_crop_image(img, points): """ 根据坐标点截取图像 :param img: :param points: :return: """ h, w, _ = img.shape left = int(np.min(points[:, 0])) right = int(np.max(points[:, 0])) top = int(np.min(points[:, 1])) bottom = int(np.max(points[:, 1])) img_crop = img[top:bottom, left:right, :].copy() points[:, 0] = points[:, 0] - left points[:, 1] = points[:, 1] - top img_crop_width = int(np.linalg.norm(points[0] - points[1])) img_crop_height = int(np.linalg.norm(points[0] - points[3])) pts_std = np.float32([[0, 0], [img_crop_width, 0], [img_crop_width, img_crop_height], [0, img_crop_height]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(points, pts_std) dst_img = cv2.warpPerspective( img_crop, M, (img_crop_width, img_crop_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) dst_img_height, dst_img_width = dst_img.shape[0:2] if dst_img_height * 1.0 / dst_img_width >= 1:# pass# print(dst_img_height * 1.0 / dst_img_width,dst_img_height,dst_img_width,'*-'*10) dst_img = np.rot90(dst_img,-1) #-1为逆时针，1为顺时针。 return dst_imgdef sorted_boxes(dt_boxes): """ 坐标点排序 """ num_boxes = dt_boxes.shape[0] sorted_boxes = sorted(dt_boxes, key=lambda x: (x[0][1], x[0][0])) _boxes = list(sorted_boxes) for i in range(num_boxes - 1): if abs(_boxes[i+1][0][1] - _boxes[i][0][1]) < 10 and \ (_boxes[i + 1][0][0] < _boxes[i][0][0]): tmp = _boxes[i] _boxes[i] = _boxes[i + 1] _boxes[i + 1] = tmp return _boxes

 撒花完结！！！