zjsh_yolov11/tool/divid_val.py

import os
import shutil
import random
from pathlib import Path


def split_train_to_val(train_dir, val_dir, ratio=0.1, seed=42):
    """
    从 train_dir 随机抽取 ratio 比例的数据到 val_dir。
    自动判断是分类结构（有子文件夹）还是平铺结构（无子文件夹）。

    Args:
        train_dir (str): 训练集路径
        val_dir (str): 验证集路径（会自动创建）
        ratio (float): 抽取比例，如 0.1 表示 10%
        seed (int): 随机种子，保证可复现
    """
    train_path = Path(train_dir)
    val_path = Path(val_dir)

    if not train_path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"训练目录不存在: {train_path}")

    # 设置随机种子
    random.seed(seed)

    # 获取所有一级子项
    items = [p for p in train_path.iterdir()]

    # 判断是否为分类结构：所有子项都是目录
    is_classification = all(p.is_dir() for p in items) and len(items) > 0

    if is_classification:
        print("📁 检测到分类结构（含类别子文件夹）")
        for class_dir in items:
            class_name = class_dir.name
            src_class_dir = train_path / class_name
            dst_class_dir = val_path / class_name
            dst_class_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

            # 获取该类下所有文件（只取图像，但会连带移动同名标签）
            files = [f for f in src_class_dir.iterdir() if f.is_file()]
            if not files:
                print(f"  ⚠️ 类别 '{class_name}' 为空，跳过")
                continue

            # 随机抽取
            num_val = max(1, int(len(files) * ratio))  # 至少抽1个
            val_files = random.sample(files, num_val)

            # 移动文件（包括可能的同名标签）
            for f in val_files:
                # 移动主文件
                shutil.move(str(f), str(dst_class_dir / f.name))
                # 尝试移动同名不同扩展名的标签（如 .txt）
                for ext in ['.txt', '.xml', '.json']:
                    label_file = f.with_suffix(ext)
                    if label_file.exists():
                        shutil.move(str(label_file), str(dst_class_dir / label_file.name))

            print(f"  ✅ 类别 '{class_name}': {len(val_files)} / {len(files)} 已移至 val")

    else:
        print("📄 检测到平铺结构（无类别子文件夹）")
        val_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

        # 获取所有文件，按“主文件”分组（如 img.jpg 和 img.txt 视为一组）
        all_files = [f for f in train_path.iterdir() if f.is_file()]
        # 提取所有不带扩展名的 stem（去重）
        stems = set(f.stem for f in all_files)
        file_groups = []
        for stem in stems:
            group = [f for f in all_files if f.stem == stem]
            file_groups.append(group)

        if not file_groups:
            print("⚠️ 训练目录为空")
            return

        # 随机抽取组
        num_val = max(1, int(len(file_groups) * ratio))
        val_groups = random.sample(file_groups, num_val)

        # 移动每组所有文件
        for group in val_groups:
            for f in group:
                shutil.move(str(f), str(val_path / f.name))

        print(f"✅ 平铺结构: {len(val_groups)} 组 / {len(file_groups)} 组 已移至 val")

    print(f"\n🎉 分割完成！验证集已保存至: {val_path}")


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# 使用示例
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if __name__ == "__main__":
    # 修改为你自己的路径
    #TRAIN_DIR = "/media/hx/04e879fa-d697-4b02-ac7e-a4148876ebb0/dataset/cls-new/19cc/train"
    #VAL_DIR = "/media/hx/04e879fa-d697-4b02-ac7e-a4148876ebb0/dataset/cls-new/19cc/val"
    TRAIN_DIR = "/media/hx/04e879fa-d697-4b02-ac7e-a4148876ebb0/dataset/1/charge/train"
    VAL_DIR = "/media/hx/04e879fa-d697-4b02-ac7e-a4148876ebb0/dataset/1/charge/val"
    split_train_to_val(
        train_dir=TRAIN_DIR,
        val_dir=VAL_DIR,
        ratio=0.1,  # 抽取 10%
        seed=58  # 随机种子al
    )