zjsh_yolov11/yolo11_obb/d_data.py

import os
import random
import shutil
from tqdm import tqdm

def split_dataset(
    images_dir: str,  # 图像文件夹路径
    labels_dir: str,  # 标签文件夹路径
    output_root: str,  # 输出根目录
    train_ratio: float = 0.7,  # 训练集比例
    val_ratio: float = 0.2,  # 验证集比例
    image_extensions: tuple = (".jpg", ".png", ".jpeg"),  # 支持的图像文件格式
    seed: int = 42,  # 随机种子
):
    """
    将数据集按照 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将图像和标签文件分别复制到相应的文件夹中。

    参数:
        images_dir (str): 图像文件夹路径。
        labels_dir (str): 标签文件夹路径。
        output_root (str): 输出根目录。
        train_ratio (float): 训练集比例，默认为 0.7。
        val_ratio (float): 验证集比例，默认为 0.2。
        image_extensions (tuple): 支持的图像文件格式，默认为 (".jpg", ".png", ".jpeg")。
        seed (int): 随机种子，默认为 42。
    """
    # 设置随机种子
    random.seed(seed)

    # 创建输出文件夹
    output_images_dir = os.path.join(output_root, "images")
    output_labels_dir = os.path.join(output_root, "labels")

    # 创建训练集、验证集和测试集的图像文件夹
    for subset in ["train", "val", "test"]:
        os.makedirs(os.path.join(output_images_dir, subset), exist_ok=True)  # 图像文件夹

    # 创建训练集和验证集的标签文件夹（指定路径）
    os.makedirs(os.path.join(output_labels_dir, "train_original"), exist_ok=True)  # 训练集标签文件夹
    os.makedirs(os.path.join(output_labels_dir, "val_original"), exist_ok=True)  # 验证集标签文件夹
    os.makedirs(os.path.join(output_labels_dir, "test"), exist_ok=True)  # 测试集标签文件夹

    # 获取所有图像文件的文件名列表
    image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith(image_extensions)]
    random.shuffle(image_files)  # 随机打乱文件列表

    # 计算训练集、验证集和测试集的大小
    total_files = len(image_files)
    train_size = int(total_files * train_ratio)  # 训练集大小
    val_size = int(total_files * val_ratio)  # 验证集大小
    test_size = total_files - train_size - val_size  # 测试集大小

    # 复制图像和标签文件到相应的子集文件夹中
    for i, image_file in enumerate(tqdm(image_files, desc="分割数据集中")):
        base_file_name = os.path.splitext(image_file)[0]  # 获取文件名（不包括扩展名）
        image_path = os.path.join(images_dir, image_file)  # 图像文件路径
        label_path = os.path.join(labels_dir, base_file_name + ".txt")  # 标签文件路径

        # 根据索引判断文件应复制到训练集、验证集还是测试集
        if i < train_size:
            # 复制到训练集
            shutil.copy(image_path, os.path.join(output_images_dir, "train", image_file))  # 复制图像
            shutil.copy(label_path, os.path.join(output_labels_dir, "train_original", base_file_name + ".txt"))  # 复制标签
        elif i < train_size + val_size:
            # 复制到验证集
            shutil.copy(image_path, os.path.join(output_images_dir, "val", image_file))  # 复制图像
            shutil.copy(label_path, os.path.join(output_labels_dir, "val_original", base_file_name + ".txt"))  # 复制标签
        else:
            # 复制到测试集
            shutil.copy(image_path, os.path.join(output_images_dir, "test", image_file))  # 复制图像
            shutil.copy(label_path, os.path.join(output_labels_dir, "test", base_file_name + ".txt"))  # 复制标签

    print(f"数据集分割完成！训练集: {train_size} 个样本，验证集: {val_size} 个样本，测试集: {test_size} 个样本。")


# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    # 数据集路径
    images_dir = r"/home/hx/桌面/image/image"  # 需要读取的所有图像文件夹路径
    labels_dir = r"/home/hx/桌面/image/image/2"  # 需要读取的所有图像与之对应的txt标签文件夹路径

    # 输出路径
    output_root = r"/home/hx/桌面/image" # 保存最终数据集的根目录

    # 调用函数
    split_dataset(
        images_dir=images_dir,
        labels_dir=labels_dir,
        output_root=output_root,
        train_ratio=0.7,  # 训练集比例
        val_ratio=0.2,  # 验证集比例
        image_extensions=(".jpg", ".png", ".jpeg"),  # 支持的图像文件格式
        seed=42,  # 随机种子
    )