【Warning】YOLOV5训练时的ignoring corrupt image/label: [Errno 2].....,无法全部训练数据集，快速带你解决它

问题描述

        在使用yolo(yolov5)训练自己的模型时候，有时候会发现出现下面的问题：

ignoring corrupt image/label: [Errno 2].....

        仔细一看，这是自己的数据集出现了问题。

        再细心一看，好家伙，一共5000张数据图片，有2000多没被训练，这不难受死了？辛辛苦苦打的数据标签，最后全都用不上？？？

        不，肯定有方法解决！！！

        解决方法在下面，只需要操作一波就可以全部训练了~~~

---

原因分析：

原因是，yolov5需要训练【JPG】格式的图片，而我们喂进去的部分是【JPEG】数据

        我们需要将自己的数据集中【JPEG】图片修改下格式（简单来说，就是修改下后缀名），就可以解决这个问题了，让自己的数据全部训练！！！

---

解决方案：

1.新建一个python脚本，建议放在和数据集文件同级下。在脚本里放入下面的代码,注意路径中不应存在中文。

2.新建一个文件夹，用来存放修改好的图片文件。这是为了双保险，可以避免修改过程中出现问题，自己的源文件也出现问题.

        数据图片中通常使用的是JPEG和jpg两种文件格式。我们在yolo训练的时候，运行【train.py】文件时会出现报错而无法正常训练，故需要将文件格式统一成【.jpg】格式后便可成功训练。代码如下：

import os
import cv2 as cv
 
image_path = 'J:/102HorizontalProject/zong/image'    #设置图片读取的路径
save_path = 'J:/yolov5-master-cow/data/images'    #设置图片保存的路径
 
if not os.path.exists(save_path):    #判断路径是否正确，如果正确就打开
    os.makedirs(save_path)
 
image_file = os.listdir(image_path)
 
for image in image_file:
    if image.split('.')[-1] in ['bmp', 'jpg', 'jpeg', 'png', 'JPG', 'PNG']:
        str = image.rsplit(".", 1)    #从右侧判断是否有符号“.”，并对image的名称做一次分割。如112345.jpeg分割后的str为["112345","jpeg"]
        output_img_name = str[0] + ".jpg"    #取列表中的第一个字符串与“.jpg”放在一起。
        src = cv.imread(os.path.join(image_path, image))
        newimg = cv.imwrite(save_path + '/' + output_img_name, src)
print('FINISHED')

        成功后，自己新建的文件里图片就都是【JPG】格式的文件了~~~

        再次运行自己的【train.py】就会发现，所有的图片已经都开始训练了~~~完美解决！！！