yolov8的环境搭建，参考：Home - Ultralytics YOLO Docs

1.把标注好的json文件和jpg放同一个目录下。

2.运行转换脚本文件labelme2yolo.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-import os
import numpy as np
import json
from glob import glob
import cv2
import shutil
import yaml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tqdm import tqdm
from PIL import Image'''
统一图像格式
'''
def change_image_format(label_path, suffix='.jpg'):"""统一当前文件夹下所有图像的格式，如'.jpg':param suffix: 图像文件后缀:param label_path:当前文件路径:return:"""externs = ['png', 'jpg', 'JPEG', 'BMP', 'bmp']files = list()# 获取尾缀在ecterns中的所有图像for extern in externs:files.extend(glob(label_path + "\\*." + extern))# 遍历所有图像，转换图像格式for index,file in enumerate(tqdm(files)):name = ''.join(file.split('.')[:-1])file_suffix = file.split('.')[-1]if file_suffix != suffix.split('.')[-1]:# 重命名为jpgnew_name = name + suffix# 读取图像image = Image.open(file)image = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 重新存图为jpg格式cv2.imwrite(new_name, image)# 删除旧图像os.remove(file)'''
读取所有json文件，获取所有的类别
'''
def get_all_class(file_list, label_path):"""从json文件中获取当前数据的所有类别:param file_list:当前路径下的所有文件名:param label_path:当前文件路径:return:"""# 初始化类别列表classes = list()# 遍历所有json,读取shape中的label值内容，添加到classesfor filename in tqdm(file_list):json_path = os.path.join(label_path, filename + '.json')json_file = json.load(open(json_path, "r", encoding="utf-8"))for item in json_file["shapes"]:label_class = item['label']if label_class not in classes:classes.append(label_class)print('read file done')return classes'''
划分训练集、验证机、测试集
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def split_dataset(label_path, test_size=0.3, isUseTest=False, useNumpyShuffle=False):"""将文件分为训练集，测试集和验证集:param useNumpyShuffle: 使用numpy方法分割数据集:param test_size: 分割测试集或验证集的比例:param isUseTest: 是否使用测试集，默认为False:param label_path:当前文件路径:return:"""# 获取所有jsonfiles = glob(label_path + "\\*.json")files = [i.replace("\\", "/").split("/")[-1].split(".json")[0] for i in files]if useNumpyShuffle:file_length = len(files)index = np.arange(file_length)np.random.seed(32)np.random.shuffle(index) # 随机划分test_files = None# 是否有测试集if isUseTest:trainval_files, test_files = np.array(files)[index[:int(file_length * (1 - test_size))]], np.array(files)[index[int(file_length * (1 - test_size)):]]else:trainval_files = files# 划分训练集和测试集train_files, val_files = np.array(trainval_files)[index[:int(len(trainval_files) * (1 - test_size))]], \np.array(trainval_files)[index[int(len(trainval_files) * (1 - test_size)):]]else:test_files = Noneif isUseTest:trainval_files, test_files = train_test_split(files, test_size=test_size, random_state=55)else:trainval_files = filestrain_files, val_files = train_test_split(trainval_files, test_size=test_size, random_state=55)return train_files, val_files, test_files, files'''
生成yolov8的训练、验证、测试集的文件夹
'''
def create_save_file(ROOT_DIR):print('step6:生成yolov8的训练、验证、测试集的文件夹')# 生成训练集train_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images','train')if not os.path.exists(train_image):os.makedirs(train_image)train_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels','train')if not os.path.exists(train_label):os.makedirs(train_label)# 生成验证集val_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images', 'val')if not os.path.exists(val_image):os.makedirs(val_image)val_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels', 'val')if not os.path.exists(val_label):os.makedirs(val_label)# 生成测试集test_image = os.path.join(ROOT_DIR, 'images', 'test')if not os.path.exists(test_image):os.makedirs(test_image)test_label = os.path.join(ROOT_DIR, 'labels', 'test')if not os.path.exists(test_label):os.makedirs(test_label)return train_image, train_label, val_image, val_label, test_image, test_label'''
转换，根据图像大小，返回box框的中点和高宽信息
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def convert(size, box):# 宽dw = 1. / (size[0])# 高dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1# 宽w = box[1] - box[0]# 高h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, h'''
移动图像和标注文件到指定的训练集、验证集和测试集中
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def push_into_file(file, images, labels, ROOT_DIR, suffix='.jpg'):"""最终生成在当前文件夹下的所有文件按image和label分别存在到训练集/验证集/测试集路径的文件夹下:param file: 文件名列表:param images: 存放images的路径:param labels: 存放labels的路径:param label_path: 当前文件路径:param suffix: 图像文件后缀:return:"""# 遍历所有文件for filename in tqdm(file):# 图像文件image_file = os.path.join(ROOT_DIR, filename + suffix)# 标注文件label_file = os.path.join(ROOT_DIR, filename + '.txt')# yolov8存放图像文件夹if not os.path.exists(os.path.join(images, filename + suffix)):try:shutil.move(image_file, images)except OSError:pass# yolov8存放标注文件夹if not os.path.exists(os.path.join(labels, filename + suffix)):try:shutil.move(label_file, labels)except OSError:pass''''''
def json2txt(classes, txt_Name='allfiles', ROOT_DIR="", suffix='.jpg'):"""将json文件转化为txt文件，并将json文件存放到指定文件夹:param classes: 类别名:param txt_Name:txt文件，用来存放所有文件的路径:param label_path:当前文件路径:param suffix:图像文件后缀:return:"""store_json = os.path.join(ROOT_DIR, 'json')if not os.path.exists(store_json):os.makedirs(store_json)_, _, _, files = split_dataset(ROOT_DIR)if not os.path.exists(os.path.join(ROOT_DIR, 'tmp')):os.makedirs(os.path.join(ROOT_DIR, 'tmp'))list_file = open(os.path.join(ROOT_DIR,'tmp/%s.txt'% txt_Name) , 'w')for json_file_ in tqdm(files):# json路径json_filename = os.path.join(ROOT_DIR, json_file_ + ".json")# 图像路径imagePath = os.path.join(ROOT_DIR, json_file_ + suffix)# 写入图像文件夹路径list_file.write('%s\n' % imagePath)# 转换后txt标签文件夹路径out_file = open('%s/%s.txt' % (ROOT_DIR, json_file_), 'w')# 加载标签json文件json_file = json.load(open(json_filename, "r", encoding="utf-8"))'''核心：标签转换（json转txt）'''if os.path.exists(imagePath):height, width, channels = cv2.imread(imagePath).shapefor multi in json_file["shapes"]:if len(multi["points"][0]) == 0:out_file.write('')continuepoints = np.array(multi["points"])xmin = min(points[:, 0]) if min(points[:, 0]) > 0 else 0xmax = max(points[:, 0]) if max(points[:, 0]) > 0 else 0ymin = min(points[:, 1]) if min(points[:, 1]) > 0 else 0ymax = max(points[:, 1]) if max(points[:, 1]) > 0 else 0label = multi["label"]if xmax <= xmin:passelif ymax <= ymin:passelse:cls_id = classes.index(label)b = (float(xmin), float(xmax), float(ymin), float(ymax))bb = convert((width, height), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')# print(json_filename, xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id)if not os.path.exists(os.path.join(store_json, json_file_ + '.json')):try:shutil.move(json_filename, store_json)except OSError:pass'''
创建yaml文件
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def create_yaml(classes, ROOT_DIR, isUseTest=False,dataYamlName=""):print('step5:创建yolov8训练所需的yaml文件')classes_dict = {}for index, item in enumerate(classes):classes_dict[index] = itemif not isUseTest:desired_caps = {'path': ROOT_DIR,'train': 'images/train','val': 'images/val','names': classes_dict}else:desired_caps = {'path': ROOT_DIR,'train': 'images/train','val': 'images/val','test': 'images/test','names': classes_dict}yamlpath = os.path.join(ROOT_DIR, dataYamlName + ".yaml")# 写入到yaml文件with open(yamlpath, "w+", encoding="utf-8") as f:for key, val in desired_caps.items():yaml.dump({key: val}, f, default_flow_style=False)# 首先确保当前文件夹下的所有图片统一后缀，如.jpg，如果为其他后缀，将suffix改为对应的后缀，如.png
def ChangeToYoloDet(ROOT_DIR="", suffix='.bmp',classes="", test_size=0.1, isUseTest=False,useNumpyShuffle=False,auto_genClasses = False,dataYamlName=""):"""生成最终标准格式的文件:param test_size: 分割测试集或验证集的比例:param label_path:当前文件路径:param suffix: 文件后缀名:param isUseTest: 是否使用测试集:return:"""# step1:统一图像格式change_image_format(ROOT_DIR)# step2:根据json文件划分训练集、验证集、测试集train_files, val_files, test_file, files = split_dataset(ROOT_DIR, test_size=test_size, isUseTest=isUseTest)# step3:根据json文件，获取所有类别classes = classes# 是否自动从数据集中获取类别数if auto_genClasses:classes = get_all_class(files, ROOT_DIR)'''step4:（***核心***）将json文件转化为txt文件，并将json文件存放到指定文件夹'''json2txt(classes, txt_Name='allfiles', ROOT_DIR=ROOT_DIR, suffix=suffix)# step5:创建yolov8训练所需的yaml文件create_yaml(classes, ROOT_DIR, isUseTest=isUseTest,dataYamlName=dataYamlName)# step6:生成yolov8的训练、验证、测试集的文件夹train_image_dir, train_label_dir, val_image_dir, val_label_dir, test_image_dir, test_label_dir = create_save_file(ROOT_DIR)# step7:将所有图像和标注文件，移动到对应的训练集、验证集、测试集# 将文件移动到训练集文件中push_into_file(train_files, train_image_dir, train_label_dir,ROOT_DIR=ROOT_DIR, suffix=suffix)# 将文件移动到验证集文件夹中push_into_file(val_files, val_image_dir, val_label_dir,ROOT_DIR=ROOT_DIR,  suffix=suffix)# 如果测试集存在，则将文件移动到测试集文件中if test_file is not None:push_into_file(test_file, test_image_dir, test_label_dir, ROOT_DIR=ROOT_DIR, suffix=suffix)print('create dataset done')if __name__ == "__main__":'''1.ROOT_DIR:图像和json标签的路径2.suffix：统一图像尾缀3.classes=['dog', 'cat'],  # 输入你标注的列表里的名称（注意区分大小写）,用于自定义类别名称和id对应4.test_size：测试集和验证集所占比例5.isUseTest：是否启用测试集6.useNumpyShuffle：是否随机打乱7.auto_genClasses：是否自动根据json标签生成类别列表8.dataYamlName：数据集yaml文件名称'''ChangeToYoloDet(ROOT_DIR = r'C:\Users\WYX\Desktop\code\matlab-code\LW\images', # 注意数据集路径不要含中文suffix='.jpg',  # 确定图像尾缀，用于统一图像尾缀classes=['whistlewave'],  # 输入你标注的列表里的名称（注意区分大小写）test_size=0.1,  # 测试集大小占比isUseTest=True,  # 是否启用测试集useNumpyShuffle=False,   # 是否乱序auto_genClasses = False,  # 是否根据数据集自动生成类别iddataYamlName= "whistlewave_data" # 数据集yaml文件名称)

3.配置文件

设置数据集路径（含有图片和json文件）：

 ROOT_DIR = r'C:\Users\WYX\Desktop\code\matlab-code\LW\images', # 注意数据集路径不要含中文

设置标注标签信息的类别：

classes=['whistlewave'],  # 输入你标注的列表里的名称（注意区分大小写）

设置数据集yaml文件名称，运行代码后会在数据集文件夹下生成yaml文件：

 dataYamlName= "whistlewave_data" # 数据集yaml文件名称

运行代码会自动在数据集下创建images、json、labels、tmp文件夹，并会创建yaml文件，文件结构：

 

4.转换的标注文件样式

 0 ：标签类别