按yolov3格式裁剪数据集图片并修改相应标签

在运行yolov3算法时，自己的数据集图片太大，如果直接resize成算法输入大小，会破坏原先的RGB结构，所以这里采用裁剪的方式

原本的数据集标签格式为:filename,X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3,X4,Y4,type
得到的算法输入标签为：归一化形式的x,y,w,h

import os
import cv2
import csv
import math


def crop(filepath,destpath):
	pathdir=os.listdir(filepath)
	for alldir in pathdir:
		child=os.path.join(filepath,alldir)  #被裁减图片的路径
		dest=os.path.join(destpath,alldir)   #裁减后图片的路径
		if os.path.isfile(child):
			image=cv2.imread(child)
			sp=image.shape
			sz1=int(sp[1])# width-x
			sz2=int(sp[0])# height-y
			#with open('./alter.csv','r') as f:
			with open("./train.csv",'r') as f:  #训练集标签的csv文件，文件中标签格式为：图片名称、4个点坐标，类别
				lines=csv.reader(f)
				for line in lines:
					name=line[0]
					if name==alldir:
						name,x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,x_cen,y_cen,cla=center(line)
           #通过center函数把文档中每行的内容提取出来
						a,b,c,d=right_crop(x1,y1,x2,y4)
           #right_crop函数返回裁减后的各个相应位置
           #下边算出标志在裁剪后图片中的位置
						x1=x1-a
						y1=y1-c
						x2=x3-a
						y2=y3-c
           #在算法中我们需要的标签格式是归一化形式的x,y,w,h,round取结果的前六位
						x_cen=round(((x2-x1)/2+x1)/416,6)
						y_cen=round(((y2-y1)/2+y1)/416,6)
						width=round((x2-x1)/416,6)
						height=round((y2-y1)/416,6)
						#with open('./4.txt','a') as f:
							#f.write('%s %s %s %s %s\n'%(name,x_cen,y_cen,width,height))
						na=name.split('.')[0]+'.txt'
						na='/data2/ggp/MNist/flower/DF/label/test/%s'%(na)
						#na='/home/hc/eriklindernoren/data/demo/label/test/%s'%(na)
						write_label(na,x_cen,y_cen,width,height,cla) #把得到的标签写入文档

						cropImg=image[c:d,a:b]     #裁剪图片
						cv2.imwrite(dest,cropImg)  #保存图片

def right_crop(x1,y1,x2,y4):
#裁减的原图像为3200X1800，由于标志可能出现在图像中每个位置，因此我们要根据标志位置来裁剪，
#为保证裁剪图片不超出图片范围，比较标志左右两边和图片边界的距离，以近的那一边的4/5作为裁剪点，
#因为最终要得到416X416的图片大小，所以用刚刚得到的点+（或-）416，上下的裁剪范围同理
	if x1<3200-x2:
		a=math.floor(4/5*(x1))
		b=a+416
	else:
		b=math.floor(3200-4/5*(3200-x2))
		a=b-416
	if y1<1800-y4:
		c=math.floor(4/5*(y1))
		d=c+416
	else:
		d=math.floor(1800-4/5*(1800-y4))
		c=d-416
	return a,b,c,d



def write_label(na,x_cen,y_cen,width,height,cla):
	with open(na,'w') as f:
		f.write('%s %s %s %s %s'%(cla,x_cen,y_cen,width,height))
		f.write('\n')
		f.close()


def center(line):
	name=line[0]
	x1=int(line[1])
	y1=int(line[2])
	x2=int(line[3])
	y2=int(line[4])
	x3=int(line[5])
	y3=int(line[6])
	x4=int(line[7])
	y4=int(line[8])
	cla=line[9]
	x_cen=(x2-x1)/2+x1 
	y_cen=(y3-y2)/2+y2
	return name,x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,x_cen,y_cen,cla


if __name__ == "__main__":
	crop('./images/train','./train')     #前者是原图路径，后者是裁剪图片存放路径