commit 0c6bb6c6febda18595f76f2efbe3ad4bc587a6ed Author: tongminqi <1207210763@qq.com> Date: Sat Feb 28 15:23:39 2026 +0800 first commit diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..5e82685 Binary files /dev/null and b/.DS_Store differ diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000..ba3f25a --- /dev/null +++ b/.gitattributes @@ -0,0 +1,3 @@ +*.jpg filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.xml filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/.idea/.gitignore b/.idea/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..73f69e0 --- /dev/null +++ b/.idea/.gitignore @@ -0,0 +1,8 @@ +# Default ignored files +/shelf/ +/workspace.xml +# Datasource local storage ignored files +/dataSources/ +/dataSources.local.xml +# Editor-based HTTP Client requests +/httpRequests/ diff --git a/.idea/TomatoDetection.iml b/.idea/TomatoDetection.iml new file mode 100644 index 0000000..5ed0139 --- /dev/null +++ b/.idea/TomatoDetection.iml @@ -0,0 +1,12 @@ + + + + + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/encodings.xml b/.idea/encodings.xml new file mode 100644 index 0000000..230264e --- /dev/null +++ b/.idea/encodings.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:734fae2cbbbe12fa8a3c3dff08bf85710aca658a23d285cb8c75f744a19044d8 +size 236 diff --git a/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml b/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml new file mode 100644 index 0000000..df90012 --- /dev/null +++ b/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6e95e7776e7ea4def08de68410259c50c5a756ac461b14a2f5a7e3639ea2aaec +size 2249 diff --git a/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml new file mode 100644 index 0000000..e47dc24 --- /dev/null +++ b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:da6ef98e9fe05aee5915fefd5b27d733184c7745c53d0246d5116706b4fe85e2 +size 212 diff --git a/.idea/misc.xml b/.idea/misc.xml new file mode 100644 index 0000000..94ed616 --- /dev/null +++ b/.idea/misc.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:5eb9547585a25ddc91b270e72b59e4b7aabf5fe87ad4996a7df15bac08923bd9 +size 185 diff --git a/.idea/modules.xml b/.idea/modules.xml new file mode 100644 index 0000000..1e785c5 --- /dev/null +++ b/.idea/modules.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:363cdb24ce51af291dd1e1f780dbe6ddf57067c314d67683e6b02e5c052cd5aa +size 282 diff --git a/.idea/vcs.xml b/.idea/vcs.xml new file mode 100644 index 0000000..512734e --- /dev/null +++ b/.idea/vcs.xml @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:136f8b0a20e3e16f5b60e8505219c34746e1ec62c68433f4f8ec97eefe3aa038 +size 185 diff --git a/CITATION.cff b/CITATION.cff new file mode 100644 index 0000000..8e85b7a --- /dev/null +++ b/CITATION.cff @@ -0,0 +1,20 @@ +cff-version: 1.2.0 +preferred-citation: + type: software + message: If you use this software, please cite it as below. + authors: + - family-names: Jocher + given-names: Glenn + orcid: "https://orcid.org/0000-0001-5950-6979" + - family-names: Chaurasia + given-names: Ayush + orcid: "https://orcid.org/0000-0002-7603-6750" + - family-names: Qiu + given-names: Jing + orcid: "https://orcid.org/0000-0003-3783-7069" + title: "YOLO by Ultralytics" + version: 8.0.0 + # doi: 10.5281/zenodo.3908559 # TODO + date-released: 2023-1-10 + license: AGPL-3.0 + url: "https://github.com/ultralytics/ultralytics" diff --git a/CameraTest.py b/CameraTest.py new file mode 100644 index 0000000..5a4ccef --- /dev/null +++ b/CameraTest.py @@ -0,0 +1,48 @@ +#coding:utf-8 +import cv2 +from ultralytics import YOLO + +# 所需加载的模型目录 +path = 'models/best.pt' + +# Load the YOLOv8 model +model = YOLO(path) + +ID = 0 + +while(ID<10): + cap = cv2.VideoCapture(ID) + # get a frame + ret, frame = cap.read() + if ret == False: + ID += 1 + else: + print('摄像头ID:',ID) + break + + +# Loop through the video frames +while cap.isOpened(): + # Read a frame from the video + success, frame = cap.read() + + if success: + # Run YOLOv8 inference on the frame + results = model(frame) + + # Visualize the results on the frame + annotated_frame = results[0].plot() + + # Display the annotated frame + cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame) + + # Break the loop if 'q' is pressed + if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): + break + else: + # Break the loop if the end of the video is reached + break + +# Release the video capture object and close the display window +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() \ No newline at end of file diff --git a/Config.py b/Config.py new file mode 100644 index 0000000..f91f2ef --- /dev/null +++ b/Config.py @@ -0,0 +1,60 @@ +#coding:utf-8 + +# 图片及视频检测结果保存路径 +save_path = 'save_data' + +# 使用的模型路径 +# model_path = 'models/best.pt' + +# names = {0: 'Rescued', 1: 'Rescuing'} + +# CH_names = ['已救援', '救援中'] + + +# 猫和狗 +# 训练好的模型路径 +# model_path = 'runs/detect/train5/weights/best.pt' +# # 类别名称 +# names = {0: 'cat', 1: 'dog'} +# # 中文类别名称 +# CH_names = ['猫', '狗'] + + +# # 马甲 +# # 训练好的模型路径 +# model_path = 'runs/detect/train5/weights/best.pt' +# # # 类别名称 +# names = {0: 'vest', 1: 'novest'} +# # # 中文类别名称 +# CH_names = ['有马甲', '无马甲'] + +# # 仪表盘 +# # 训练好的模型路径 +# model_path = 'runs/detect/train6/weights/best.pt' +# # # 类别名称 +# names = {0: 'dashboard', 1: 'nodashboard'} +# # # 中文类别名称 +# CH_names = ['仪表盘', '无仪表盘'] + + +# # 搭电设备 +# # 训练好的模型路径 +# model_path = 'runs/detect/train9/weights/best.pt' +# # # 类别名称 +# names = {0: 'JumperCable', 1: 'NoJumperCable'} +# # # 中文类别名称 +# CH_names = ['有搭电设备', '无搭电设备'] + + +# 搭电测试 +# 训练好的模型路径 +model_path = 'runs/segment/train11/weights/best.pt' +# # 类别名称 +names = {0: 'da_dian_xian', 1: 'tuo_che_shang_you_che',2:'yi_biao_pan',3:'lun_tai',4:'ping_an_ma_jia',5:'jian_ce_yi'} + +# # 中文类别名称 +CH_names = ['搭电线','拖车上油车','仪表盘','轮台','平安马甲','检测仪'] + + + + diff --git a/Font/platech.ttf b/Font/platech.ttf new file mode 100644 index 0000000..d66a970 Binary files /dev/null and b/Font/platech.ttf differ diff --git a/MainProgram.py b/MainProgram.py new file mode 100644 index 0000000..20cfc6f --- /dev/null +++ b/MainProgram.py @@ -0,0 +1,625 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import time +from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow, QFileDialog, \ + QMessageBox,QWidget,QHeaderView,QTableWidgetItem, QAbstractItemView +import sys +import os +from PIL import ImageFont +from ultralytics import YOLO +sys.path.append('UIProgram') +from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow +import sys +from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt, QThread, pyqtSignal,QCoreApplication +import detect_tools as tools +import cv2 +import Config +from UIProgram.QssLoader import QSSLoader +from UIProgram.precess_bar import ProgressBar +import numpy as np +import torch + +class MainWindow(QMainWindow): + def __init__(self, parent=None): + super(QMainWindow, self).__init__(parent) + self.ui = Ui_MainWindow() + self.ui.setupUi(self) + self.initMain() + self.signalconnect() + + # 加载css渲染效果 + style_file = 'UIProgram/style.css' + qssStyleSheet = QSSLoader.read_qss_file(style_file) + self.setStyleSheet(qssStyleSheet) + + self.conf = 0.25 + self.iou = 0.7 + + def signalconnect(self): + self.ui.PicBtn.clicked.connect(self.open_img) + self.ui.comboBox.activated.connect(self.combox_change) + self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self.vedio_show) + self.ui.CapBtn.clicked.connect(self.camera_show) + self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self.save_detect_video) + self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit) + self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self.detact_batch_imgs) + + def initMain(self): + self.show_width = 770 + self.show_height = 480 + + self.org_path = None + + self.is_camera_open = False + self.cap = None + + self.device = 0 if torch.cuda.is_available() else 'cpu' + + # 加载检测模型 + self.model = YOLO(Config.model_path, task='detect') + self.model(np.zeros((48, 48, 3)), device=self.device) #预先加载推理模型 + self.fontC = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 25, 0) + + # 用于绘制不同颜色矩形框 + self.colors = tools.Colors() + + # 更新视频图像 + self.timer_camera = QTimer() + + # 更新检测信息表格 + # self.timer_info = QTimer() + # 保存视频 + self.timer_save_video = QTimer() + + # 表格 + self.ui.tableWidget.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed) + self.ui.tableWidget.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40) + self.ui.tableWidget.setColumnWidth(0, 80) # 设置列宽 + self.ui.tableWidget.setColumnWidth(1, 200) + self.ui.tableWidget.setColumnWidth(2, 150) + self.ui.tableWidget.setColumnWidth(3, 90) + self.ui.tableWidget.setColumnWidth(4, 230) + # self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) # 表格铺满 + # self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(0, QHeaderView.Interactive) + # self.ui.tableWidget.setEditTriggers(QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格不可编辑 + self.ui.tableWidget.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows) # 设置表格整行选中 + self.ui.tableWidget.verticalHeader().setVisible(False) # 隐藏列标题 + self.ui.tableWidget.setAlternatingRowColors(True) # 表格背景交替 + + # 设置主页背景图片border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/camera.png) + # self.setStyleSheet("#MainWindow{background-image:url(:/bgs/ui_imgs/bg3.jpg)}") + + def open_img(self): + if self.cap: + # 打开图片前关闭摄像头 + self.video_stop() + self.is_camera_open = False + self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') + self.cap = None + + # 弹出的窗口名称：'打开图片' + # 默认打开的目录：'./' + # 只能打开.jpg与.gif结尾的图片文件 + # file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui.centralwidget, '打开图片', './', "Image files (*.jpg *.gif)") + file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(None, '打开图片', './', "Image files (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)") + if not file_path: + return + + self.ui.comboBox.setDisabled(False) + self.org_path = file_path + self.org_img = tools.img_cvread(self.org_path) + + # 目标检测 + t1 = time.time() + self.results = self.model(self.org_path, conf=self.conf, iou=self.iou)[0] + t2 = time.time() + take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1) + self.ui.time_lb.setText(take_time_str) + + location_list = self.results.boxes.xyxy.tolist() + self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list] + cls_list = self.results.boxes.cls.tolist() + self.cls_list = [int(i) for i in cls_list] + self.conf_list = self.results.boxes.conf.tolist() + self.conf_list = ['%.2f %%' % (each*100) for each in self.conf_list] + + # now_img = self.cv_img.copy() + # for loacation, type_id, conf in zip(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list): + # type_id = int(type_id) + # color = self.colors(int(type_id), True) + # # cv2.rectangle(now_img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), colors(int(type_id), True), 3) + # now_img = tools.drawRectBox(now_img, loacation, Config.CH_names[type_id], self.fontC, color) + now_img = self.results.plot() + self.draw_img = now_img + # 获取缩放后的图片尺寸 + self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img) + resize_cvimg = cv2.resize(now_img,(self.img_width, self.img_height)) + pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg) + self.ui.label_show.setPixmap(pix_img) + self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) + # 设置路径显示 + self.ui.PiclineEdit.setText(self.org_path) + + # 目标数目 + target_nums = len(self.cls_list) + self.ui.label_nums.setText(str(target_nums)) + + # 设置目标选择下拉框 + choose_list = ['全部'] + target_names = [Config.names[id]+ '_'+ str(index) for index,id in enumerate(self.cls_list)] + # object_list = sorted(set(self.cls_list)) + # for each in object_list: + # choose_list.append(Config.CH_names[each]) + choose_list = choose_list + target_names + + self.ui.comboBox.clear() + self.ui.comboBox.addItems(choose_list) + + if target_nums >= 1: + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0])) + # 默认显示第一个目标框坐标 + # 设置坐标位置值 + self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0])) + self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1])) + self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2])) + self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3])) + else: + self.ui.type_lb.setText('') + self.ui.label_conf.setText('') + self.ui.label_xmin.setText('') + self.ui.label_ymin.setText('') + self.ui.label_xmax.setText('') + self.ui.label_ymax.setText('') + + # # 删除表格所有行 + self.ui.tableWidget.setRowCount(0) + self.ui.tableWidget.clearContents() + self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list,path=self.org_path) + + + def detact_batch_imgs(self): + if self.cap: + # 打开图片前关闭摄像头 + self.video_stop() + self.is_camera_open = False + self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') + self.cap = None + directory = QFileDialog.getExistingDirectory(self, + "选取文件夹", + "./") # 起始路径 + if not directory: + return + self.org_path = directory + img_suffix = ['jpg','png','jpeg','bmp'] + for file_name in os.listdir(directory): + full_path = os.path.join(directory,file_name) + if os.path.isfile(full_path) and file_name.split('.')[-1].lower() in img_suffix: + # self.ui.comboBox.setDisabled(False) + img_path = full_path + self.org_img = tools.img_cvread(img_path) + # 目标检测 + t1 = time.time() + self.results = self.model(img_path,conf=self.conf, iou=self.iou)[0] + t2 = time.time() + take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1) + self.ui.time_lb.setText(take_time_str) + + location_list = self.results.boxes.xyxy.tolist() + self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list] + cls_list = self.results.boxes.cls.tolist() + self.cls_list = [int(i) for i in cls_list] + self.conf_list = self.results.boxes.conf.tolist() + self.conf_list = ['%.2f %%' % (each * 100) for each in self.conf_list] + + now_img = self.results.plot() + + self.draw_img = now_img + # 获取缩放后的图片尺寸 + self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img) + resize_cvimg = cv2.resize(now_img, (self.img_width, self.img_height)) + pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg) + self.ui.label_show.setPixmap(pix_img) + self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) + # 设置路径显示 + self.ui.PiclineEdit.setText(img_path) + + # 目标数目 + target_nums = len(self.cls_list) + self.ui.label_nums.setText(str(target_nums)) + + # 设置目标选择下拉框 + choose_list = ['全部'] + target_names = [Config.names[id] + '_' + str(index) for index, id in enumerate(self.cls_list)] + choose_list = choose_list + target_names + + self.ui.comboBox.clear() + self.ui.comboBox.addItems(choose_list) + + if target_nums >= 1: + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0])) + # 默认显示第一个目标框坐标 + # 设置坐标位置值 + self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0])) + self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1])) + self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2])) + self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3])) + else: + self.ui.type_lb.setText('') + self.ui.label_conf.setText('') + self.ui.label_xmin.setText('') + self.ui.label_ymin.setText('') + self.ui.label_xmax.setText('') + self.ui.label_ymax.setText('') + + # # 删除表格所有行 + # self.ui.tableWidget.setRowCount(0) + # self.ui.tableWidget.clearContents() + self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list, path=img_path) + self.ui.tableWidget.scrollToBottom() + QApplication.processEvents() #刷新页面 + + def draw_rect_and_tabel(self, results, img): + now_img = img.copy() + location_list = results.boxes.xyxy.tolist() + self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list] + cls_list = results.boxes.cls.tolist() + self.cls_list = [int(i) for i in cls_list] + self.conf_list = results.boxes.conf.tolist() + self.conf_list = ['%.2f %%' % (each * 100) for each in self.conf_list] + + for loacation, type_id, conf in zip(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list): + type_id = int(type_id) + color = self.colors(int(type_id), True) + # cv2.rectangle(now_img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), colors(int(type_id), True), 3) + now_img = tools.drawRectBox(now_img, loacation, Config.CH_names[type_id], self.fontC, color) + + # 获取缩放后的图片尺寸 + self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img) + resize_cvimg = cv2.resize(now_img, (self.img_width, self.img_height)) + pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg) + self.ui.label_show.setPixmap(pix_img) + self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) + # 设置路径显示 + self.ui.PiclineEdit.setText(self.org_path) + + # 目标数目 + target_nums = len(self.cls_list) + self.ui.label_nums.setText(str(target_nums)) + if target_nums >= 1: + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0])) + self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0])) + self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1])) + self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2])) + self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3])) + else: + self.ui.type_lb.setText('') + self.ui.label_conf.setText('') + self.ui.label_xmin.setText('') + self.ui.label_ymin.setText('') + self.ui.label_xmax.setText('') + self.ui.label_ymax.setText('') + + # 删除表格所有行 + self.ui.tableWidget.setRowCount(0) + self.ui.tableWidget.clearContents() + self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list, path=self.org_path) + return now_img + + def combox_change(self): + com_text = self.ui.comboBox.currentText() + if com_text == '全部': + cur_box = self.location_list + cur_img = self.results.plot() + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0])) + else: + index = int(com_text.split('_')[-1]) + cur_box = [self.location_list[index]] + cur_img = self.results[index].plot() + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[index]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[index])) + + # 设置坐标位置值 + self.ui.label_xmin.setText(str(cur_box[0][0])) + self.ui.label_ymin.setText(str(cur_box[0][1])) + self.ui.label_xmax.setText(str(cur_box[0][2])) + self.ui.label_ymax.setText(str(cur_box[0][3])) + + resize_cvimg = cv2.resize(cur_img, (self.img_width, self.img_height)) + pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg) + self.ui.label_show.clear() + self.ui.label_show.setPixmap(pix_img) + self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) + + + def get_video_path(self): + file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(None, '打开视频', './', "Image files (*.avi *.mp4 *.wmv *.mkv)") + if not file_path: + return None + self.org_path = file_path + self.ui.VideolineEdit.setText(file_path) + return file_path + + def video_start(self): + # 删除表格所有行 + self.ui.tableWidget.setRowCount(0) + self.ui.tableWidget.clearContents() + + # 清空下拉框 + self.ui.comboBox.clear() + + # 定时器开启，每隔一段时间，读取一帧 + self.timer_camera.start(1) + self.timer_camera.timeout.connect(self.open_frame) + + def tabel_info_show(self, locations, clses, confs, path=None): + path = path + for location, cls, conf in zip(locations, clses, confs): + row_count = self.ui.tableWidget.rowCount() # 返回当前行数(尾部) + self.ui.tableWidget.insertRow(row_count) # 尾部插入一行 + item_id = QTableWidgetItem(str(row_count+1)) # 序号 + item_id.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter) # 设置文本居中 + item_path = QTableWidgetItem(str(path)) # 路径 + # item_path.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter) + + item_cls = QTableWidgetItem(str(Config.CH_names[cls])) + item_cls.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter) # 设置文本居中 + + item_conf = QTableWidgetItem(str(conf)) + item_conf.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter) # 设置文本居中 + + item_location = QTableWidgetItem(str(location)) # 目标框位置 + # item_location.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter) # 设置文本居中 + + self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 0, item_id) + self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 1, item_path) + self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 2, item_cls) + self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 3, item_conf) + self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 4, item_location) + self.ui.tableWidget.scrollToBottom() + + def video_stop(self): + self.cap.release() + self.timer_camera.stop() + # self.timer_info.stop() + + def open_frame(self): + ret, now_img = self.cap.read() + if ret: + # 目标检测 + t1 = time.time() + results = self.model(now_img,conf=self.conf, iou=self.iou)[0] + t2 = time.time() + take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1) + self.ui.time_lb.setText(take_time_str) + + location_list = results.boxes.xyxy.tolist() + self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list] + cls_list = results.boxes.cls.tolist() + self.cls_list = [int(i) for i in cls_list] + self.conf_list = results.boxes.conf.tolist() + self.conf_list = ['%.2f %%' % (each * 100) for each in self.conf_list] + + now_img = results.plot() + + # 获取缩放后的图片尺寸 + self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img) + resize_cvimg = cv2.resize(now_img, (self.img_width, self.img_height)) + pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg) + self.ui.label_show.setPixmap(pix_img) + self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) + + # 目标数目 + target_nums = len(self.cls_list) + self.ui.label_nums.setText(str(target_nums)) + + # 设置目标选择下拉框 + choose_list = ['全部'] + target_names = [Config.names[id] + '_' + str(index) for index, id in enumerate(self.cls_list)] + # object_list = sorted(set(self.cls_list)) + # for each in object_list: + # choose_list.append(Config.CH_names[each]) + choose_list = choose_list + target_names + + self.ui.comboBox.clear() + self.ui.comboBox.addItems(choose_list) + + if target_nums >= 1: + self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]]) + self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0])) + # 默认显示第一个目标框坐标 + # 设置坐标位置值 + self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0])) + self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1])) + self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2])) + self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3])) + else: + self.ui.type_lb.setText('') + self.ui.label_conf.setText('') + self.ui.label_xmin.setText('') + self.ui.label_ymin.setText('') + self.ui.label_xmax.setText('') + self.ui.label_ymax.setText('') + + + # 删除表格所有行 + # self.ui.tableWidget.setRowCount(0) + # self.ui.tableWidget.clearContents() + self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list, path=self.org_path) + + else: + self.cap.release() + self.timer_camera.stop() + + def vedio_show(self): + if self.is_camera_open: + self.is_camera_open = False + self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') + + video_path = self.get_video_path() + if not video_path: + return None + self.cap = cv2.VideoCapture(video_path) + self.video_start() + self.ui.comboBox.setDisabled(True) + + def camera_show(self): + self.is_camera_open = not self.is_camera_open + if self.is_camera_open: + self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头开启') + self.cap = cv2.VideoCapture(0) + self.video_start() + self.ui.comboBox.setDisabled(True) + else: + self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') + self.ui.label_show.setText('') + if self.cap: + self.cap.release() + cv2.destroyAllWindows() + self.ui.label_show.clear() + + def get_resize_size(self, img): + _img = img.copy() + img_height, img_width , depth= _img.shape + ratio = img_width / img_height + if ratio >= self.show_width / self.show_height: + self.img_width = self.show_width + self.img_height = int(self.img_width / ratio) + else: + self.img_height = self.show_height + self.img_width = int(self.img_height * ratio) + return self.img_width, self.img_height + + def save_detect_video(self): + if self.cap is None and not self.org_path: + QMessageBox.about(self, '提示', '当前没有可保存信息，请先打开图片或视频！') + return + + if self.is_camera_open: + QMessageBox.about(self, '提示', '摄像头视频无法保存!') + return + + if self.cap: + res = QMessageBox.information(self, '提示', '保存视频检测结果可能需要较长时间，请确认是否继续保存？',QMessageBox.Yes | QMessageBox.No , QMessageBox.Yes) + if res == QMessageBox.Yes: + self.video_stop() + com_text = self.ui.comboBox.currentText() + self.btn2Thread_object = btn2Thread(self.org_path, self.model, com_text,self.conf,self.iou) + self.btn2Thread_object.start() + self.btn2Thread_object.update_ui_signal.connect(self.update_process_bar) + else: + return + else: + if os.path.isfile(self.org_path): + fileName = os.path.basename(self.org_path) + name , end_name= fileName.rsplit(".",1) + save_name = name + '_detect_result.' + end_name + save_img_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) + # 保存图片 + cv2.imwrite(save_img_path, self.draw_img) + QMessageBox.about(self, '提示', '图片保存成功!\n文件路径:{}'.format(save_img_path)) + else: + img_suffix = ['jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'] + for file_name in os.listdir(self.org_path): + full_path = os.path.join(self.org_path, file_name) + if os.path.isfile(full_path) and file_name.split('.')[-1].lower() in img_suffix: + name, end_name = file_name.rsplit(".",1) + save_name = name + '_detect_result.' + end_name + save_img_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) + results = self.model(full_path,conf=self.conf, iou=self.iou)[0] + now_img = results.plot() + # 保存图片 + cv2.imwrite(save_img_path, now_img) + + QMessageBox.about(self, '提示', '图片保存成功!\n文件路径:{}'.format(Config.save_path)) + + + def update_process_bar(self,cur_num, total): + if cur_num == 1: + self.progress_bar = ProgressBar(self) + self.progress_bar.show() + if cur_num >= total: + self.progress_bar.close() + QMessageBox.about(self, '提示', '视频保存成功!\n文件在{}目录下'.format(Config.save_path)) + return + if self.progress_bar.isVisible() is False: + # 点击取消保存时，终止进程 + self.btn2Thread_object.stop() + return + value = int(cur_num / total *100) + self.progress_bar.setValue(cur_num, total, value) + QApplication.processEvents() + + +class btn2Thread(QThread): + """ + 进行检测后的视频保存 + """ + # 声明一个信号 + update_ui_signal = pyqtSignal(int,int) + + def __init__(self, path, model, com_text,conf,iou): + super(btn2Thread, self).__init__() + self.org_path = path + self.model = model + self.com_text = com_text + self.conf = conf + self.iou = iou + # 用于绘制不同颜色矩形框 + self.colors = tools.Colors() + self.is_running = True # 标志位，表示线程是否正在运行 + + def run(self): + # VideoCapture方法是cv2库提供的读取视频方法 + cap = cv2.VideoCapture(self.org_path) + # 设置需要保存视频的格式“xvid” + # 该参数是MPEG-4编码类型，文件名后缀为.avi + fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') + # 设置视频帧频 + fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) + # 设置视频大小 + size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) + # VideoWriter方法是cv2库提供的保存视频方法 + # 按照设置的格式来out输出 + fileName = os.path.basename(self.org_path) + name, end_name = fileName.split('.') + save_name = name + '_detect_result.avi' + save_video_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) + out = cv2.VideoWriter(save_video_path, fourcc, fps, size) + + prop = cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT + total = int(cap.get(prop)) + print("[INFO] 视频总帧数：{}".format(total)) + cur_num = 0 + + # 确定视频打开并循环读取 + while (cap.isOpened() and self.is_running): + cur_num += 1 + print('当前第{}帧，总帧数{}'.format(cur_num, total)) + # 逐帧读取，ret返回布尔值 + # 参数ret为True 或者False,代表有没有读取到图片 + # frame表示截取到一帧的图片 + ret, frame = cap.read() + if ret == True: + # 检测 + results = self.model(frame,conf=self.conf,iou=self.iou)[0] + frame = results.plot() + out.write(frame) + self.update_ui_signal.emit(cur_num, total) + else: + break + # 释放资源 + cap.release() + out.release() + + def stop(self): + self.is_running = False + + +if __name__ == "__main__": + app = QApplication(sys.argv) + win = MainWindow() + win.show() + sys.exit(app.exec_()) diff --git a/TestFiles/1.mp4 b/TestFiles/1.mp4 new file mode 100644 index 0000000..26933f2 Binary files /dev/null and b/TestFiles/1.mp4 differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_121.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_121.jpeg new file mode 100644 index 0000000..66b558f Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_121.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_123.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_123.jpeg new file mode 100644 index 0000000..d9dc67b Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_123.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_20.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_20.jpeg new file mode 100644 index 0000000..fc640a1 Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_20.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_29.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_29.jpeg new file mode 100644 index 0000000..4876b05 Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_29.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_31.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_31.jpeg new file mode 100644 index 0000000..27fffba Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_31.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_35.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_35.jpeg new file mode 100644 index 0000000..4b36533 Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_35.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_54.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_54.jpeg new file mode 100644 index 0000000..ec6a7dc Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_54.jpeg differ diff --git a/TestFiles/Riped tomato_8.jpeg b/TestFiles/Riped tomato_8.jpeg new file mode 100644 index 0000000..0f61864 Binary files /dev/null and b/TestFiles/Riped tomato_8.jpeg differ diff --git a/TestFiles/unriped tomato_142.jpeg b/TestFiles/unriped tomato_142.jpeg new file mode 100644 index 0000000..941b558 Binary files /dev/null and b/TestFiles/unriped tomato_142.jpeg differ diff --git a/TestFiles/unriped tomato_294.jpeg b/TestFiles/unriped tomato_294.jpeg new file mode 100644 index 0000000..e08ec8e Binary files /dev/null and b/TestFiles/unriped tomato_294.jpeg differ diff --git a/TestFiles/unriped tomato_46.png b/TestFiles/unriped tomato_46.png new file mode 100644 index 0000000..2091568 --- /dev/null +++ b/TestFiles/unriped tomato_46.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:1387f42db5121700f1910e28792f7db1a6f93b4f801232da2b4dbd914afdcf87 +size 598339 diff --git a/UIProgram/QssLoader.py b/UIProgram/QssLoader.py new file mode 100644 index 0000000..6589cd4 --- /dev/null +++ b/UIProgram/QssLoader.py @@ -0,0 +1,8 @@ +class QSSLoader: + def __init__(self): + pass + + @staticmethod + def read_qss_file(qss_file_name): + with open(qss_file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file: + return file.read() \ No newline at end of file diff --git a/UIProgram/UiMain.py b/UIProgram/UiMain.py new file mode 100644 index 0000000..8db51ef --- /dev/null +++ b/UIProgram/UiMain.py @@ -0,0 +1,522 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- + +# Form implementation generated from reading ui file 'UiMain.ui' +# +# Created by: PyQt5 UI code generator 5.15.9 +# +# WARNING: Any manual changes made to this file will be lost when pyuic5 is +# run again. Do not edit this file unless you know what you are doing. + + +from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets + + +class Ui_MainWindow(object): + def setupUi(self, MainWindow): + MainWindow.setObjectName("MainWindow") + MainWindow.resize(1250, 830) + MainWindow.setMinimumSize(QtCore.QSize(1250, 830)) + MainWindow.setMaximumSize(QtCore.QSize(1250, 830)) + icon = QtGui.QIcon() + icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/icons/ui_imgs/icons/目标检测.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) + MainWindow.setWindowIcon(icon) + self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) + self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") + self.frame = QtWidgets.QFrame(self.centralwidget) + self.frame.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 791, 711)) + self.frame.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame.setObjectName("frame") + self.frame_2 = QtWidgets.QFrame(self.frame) + self.frame_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 0, 771, 481)) + self.frame_2.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame_2.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame_2.setObjectName("frame_2") + self.label_show = QtWidgets.QLabel(self.frame_2) + self.label_show.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 770, 480)) + self.label_show.setMinimumSize(QtCore.QSize(770, 480)) + self.label_show.setMaximumSize(QtCore.QSize(770, 480)) + self.label_show.setStyleSheet("border-image: url(:/icons/ui_imgs/11.png);") + self.label_show.setText("") + self.label_show.setObjectName("label_show") + self.frame_3 = QtWidgets.QFrame(self.frame) + self.frame_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 480, 771, 221)) + self.frame_3.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame_3.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame_3.setObjectName("frame_3") + self.groupBox_3 = QtWidgets.QGroupBox(self.frame_3) + self.groupBox_3.setGeometry(QtCore.QRect(0, 10, 771, 221)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + self.groupBox_3.setFont(font) + self.groupBox_3.setObjectName("groupBox_3") + self.tableWidget = QtWidgets.QTableWidget(self.groupBox_3) + self.tableWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 30, 751, 181)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(14) + self.tableWidget.setFont(font) + self.tableWidget.setObjectName("tableWidget") + self.tableWidget.setColumnCount(5) + self.tableWidget.setRowCount(0) + item = QtWidgets.QTableWidgetItem() + self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(0, item) + item = QtWidgets.QTableWidgetItem() + self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(1, item) + item = QtWidgets.QTableWidgetItem() + self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(2, item) + item = QtWidgets.QTableWidgetItem() + self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(3, item) + item = QtWidgets.QTableWidgetItem() + self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(4, item) + self.frame_4 = QtWidgets.QFrame(self.centralwidget) + self.frame_4.setGeometry(QtCore.QRect(810, 100, 431, 711)) + self.frame_4.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame_4.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame_4.setObjectName("frame_4") + self.groupBox = QtWidgets.QGroupBox(self.frame_4) + self.groupBox.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 431, 171)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + self.groupBox.setFont(font) + self.groupBox.setObjectName("groupBox") + self.PiclineEdit = QtWidgets.QLineEdit(self.groupBox) + self.PiclineEdit.setGeometry(QtCore.QRect(70, 40, 311, 31)) + self.PiclineEdit.setInputMask("") + self.PiclineEdit.setObjectName("PiclineEdit") + self.VideolineEdit = QtWidgets.QLineEdit(self.groupBox) + self.VideolineEdit.setGeometry(QtCore.QRect(70, 80, 311, 31)) + self.VideolineEdit.setObjectName("VideolineEdit") + self.CapBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox) + self.CapBtn.setGeometry(QtCore.QRect(30, 120, 30, 30)) + self.CapBtn.setStyleSheet("border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/camera.png);") + self.CapBtn.setText("") + self.CapBtn.setObjectName("CapBtn") + self.PicBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox) + self.PicBtn.setGeometry(QtCore.QRect(30, 40, 30, 30)) + self.PicBtn.setStyleSheet("border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/img.png);") + self.PicBtn.setText("") + self.PicBtn.setObjectName("PicBtn") + self.VideoBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox) + self.VideoBtn.setGeometry(QtCore.QRect(30, 80, 30, 30)) + self.VideoBtn.setStyleSheet("border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/video.png);") + self.VideoBtn.setText("") + self.VideoBtn.setObjectName("VideoBtn") + self.CaplineEdit = QtWidgets.QLineEdit(self.groupBox) + self.CaplineEdit.setGeometry(QtCore.QRect(70, 120, 311, 31)) + self.CaplineEdit.setObjectName("CaplineEdit") + self.FilesBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox) + self.FilesBtn.setGeometry(QtCore.QRect(390, 40, 30, 30)) + self.FilesBtn.setStyleSheet("border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/folder.png);") + self.FilesBtn.setText("") + self.FilesBtn.setObjectName("FilesBtn") + self.groupBox_2 = QtWidgets.QGroupBox(self.frame_4) + self.groupBox_2.setGeometry(QtCore.QRect(0, 180, 431, 371)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + self.groupBox_2.setFont(font) + self.groupBox_2.setObjectName("groupBox_2") + self.frame_6 = QtWidgets.QFrame(self.groupBox_2) + self.frame_6.setGeometry(QtCore.QRect(0, 190, 431, 171)) + self.frame_6.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame_6.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame_6.setObjectName("frame_6") + self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.frame_6) + self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 131, 41)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + self.label_4.setFont(font) + self.label_4.setStyleSheet("") + self.label_4.setObjectName("label_4") + self.layoutWidget = QtWidgets.QWidget(self.frame_6) + self.layoutWidget.setGeometry(QtCore.QRect(20, 60, 161, 37)) + self.layoutWidget.setObjectName("layoutWidget") + self.horizontalLayout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget) + self.horizontalLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout.setObjectName("horizontalLayout") + self.label_6 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + font.setBold(False) + font.setWeight(50) + self.label_6.setFont(font) + self.label_6.setObjectName("label_6") + self.horizontalLayout.addWidget(self.label_6) + self.label_xmin = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + self.label_xmin.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.label_xmin.setFont(font) + self.label_xmin.setText("") + self.label_xmin.setObjectName("label_xmin") + self.horizontalLayout.addWidget(self.label_xmin) + self.layoutWidget1 = QtWidgets.QWidget(self.frame_6) + self.layoutWidget1.setGeometry(QtCore.QRect(210, 60, 161, 37)) + self.layoutWidget1.setObjectName("layoutWidget1") + self.horizontalLayout_2 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget1) + self.horizontalLayout_2.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_2.setObjectName("horizontalLayout_2") + self.label_8 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget1) + self.label_8.setObjectName("label_8") + self.horizontalLayout_2.addWidget(self.label_8) + self.label_ymin = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget1) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + self.label_ymin.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.label_ymin.setFont(font) + self.label_ymin.setText("") + self.label_ymin.setObjectName("label_ymin") + self.horizontalLayout_2.addWidget(self.label_ymin) + self.layoutWidget2 = QtWidgets.QWidget(self.frame_6) + self.layoutWidget2.setGeometry(QtCore.QRect(20, 120, 161, 37)) + self.layoutWidget2.setObjectName("layoutWidget2") + self.horizontalLayout_3 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget2) + self.horizontalLayout_3.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_3.setObjectName("horizontalLayout_3") + self.label_7 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget2) + self.label_7.setObjectName("label_7") + self.horizontalLayout_3.addWidget(self.label_7) + self.label_xmax = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget2) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + self.label_xmax.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.label_xmax.setFont(font) + self.label_xmax.setText("") + self.label_xmax.setObjectName("label_xmax") + self.horizontalLayout_3.addWidget(self.label_xmax) + self.layoutWidget3 = QtWidgets.QWidget(self.frame_6) + self.layoutWidget3.setGeometry(QtCore.QRect(210, 120, 161, 37)) + self.layoutWidget3.setObjectName("layoutWidget3") + self.horizontalLayout_4 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget3) + self.horizontalLayout_4.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_4.setObjectName("horizontalLayout_4") + self.label_9 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget3) + self.label_9.setObjectName("label_9") + self.horizontalLayout_4.addWidget(self.label_9) + self.label_ymax = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget3) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + 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font.setWeight(75) + self.label_nums.setFont(font) + self.label_nums.setText("") + self.label_nums.setObjectName("label_nums") + self.horizontalLayout_5.addWidget(self.label_nums) + self.layoutWidget5 = QtWidgets.QWidget(self.groupBox_2) + self.layoutWidget5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 90, 291, 38)) + self.layoutWidget5.setObjectName("layoutWidget5") + self.horizontalLayout_6 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget5) + self.horizontalLayout_6.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_6.setObjectName("horizontalLayout_6") + self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget5) + self.label_5.setObjectName("label_5") + self.horizontalLayout_6.addWidget(self.label_5) + self.comboBox = QtWidgets.QComboBox(self.layoutWidget5) + self.comboBox.setObjectName("comboBox") + self.horizontalLayout_6.addWidget(self.comboBox) + self.layoutWidget_2 = QtWidgets.QWidget(self.groupBox_2) + self.layoutWidget_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 171, 37)) + self.layoutWidget_2.setObjectName("layoutWidget_2") + self.horizontalLayout_7 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget_2) + self.horizontalLayout_7.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_7.setObjectName("horizontalLayout_7") + self.label_10 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget_2) + self.label_10.setObjectName("label_10") + self.horizontalLayout_7.addWidget(self.label_10) + self.time_lb = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget_2) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.Text, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0, 128)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.PlaceholderText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.Text, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0, 128)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.PlaceholderText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.Text, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0, 128)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.PlaceholderText, brush) + self.time_lb.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.time_lb.setFont(font) + self.time_lb.setText("") + self.time_lb.setObjectName("time_lb") + self.horizontalLayout_7.addWidget(self.time_lb) + self.layoutWidget6 = QtWidgets.QWidget(self.groupBox_2) + self.layoutWidget6.setGeometry(QtCore.QRect(210, 140, 191, 41)) + self.layoutWidget6.setObjectName("layoutWidget6") + self.horizontalLayout_8 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget6) + self.horizontalLayout_8.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_8.setObjectName("horizontalLayout_8") + self.label_11 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget6) + self.label_11.setObjectName("label_11") + self.horizontalLayout_8.addWidget(self.label_11) + self.label_conf = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget6) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + self.label_conf.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.label_conf.setFont(font) + self.label_conf.setText("") + self.label_conf.setObjectName("label_conf") + self.horizontalLayout_8.addWidget(self.label_conf) + self.layoutWidget_3 = QtWidgets.QWidget(self.groupBox_2) + self.layoutWidget_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 140, 191, 41)) + self.layoutWidget_3.setObjectName("layoutWidget_3") + self.horizontalLayout_9 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.layoutWidget_3) + self.horizontalLayout_9.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) + self.horizontalLayout_9.setObjectName("horizontalLayout_9") + self.label_13 = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget_3) + self.label_13.setMaximumSize(QtCore.QSize(60, 16777215)) + self.label_13.setObjectName("label_13") + self.horizontalLayout_9.addWidget(self.label_13) + self.type_lb = QtWidgets.QLabel(self.layoutWidget_3) + palette = QtGui.QPalette() + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Active, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(255, 0, 0)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Inactive, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + brush = QtGui.QBrush(QtGui.QColor(120, 120, 120)) + brush.setStyle(QtCore.Qt.SolidPattern) + palette.setBrush(QtGui.QPalette.Disabled, QtGui.QPalette.WindowText, brush) + self.type_lb.setPalette(palette) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("Arial") + font.setPointSize(16) + font.setBold(True) + font.setWeight(75) + self.type_lb.setFont(font) + self.type_lb.setText("") + self.type_lb.setObjectName("type_lb") + self.horizontalLayout_9.addWidget(self.type_lb) + self.groupBox_4 = QtWidgets.QGroupBox(self.frame_4) + self.groupBox_4.setGeometry(QtCore.QRect(0, 560, 431, 141)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(16) + self.groupBox_4.setFont(font) + self.groupBox_4.setObjectName("groupBox_4") + self.SaveBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox_4) + self.SaveBtn.setGeometry(QtCore.QRect(30, 50, 151, 51)) + icon1 = QtGui.QIcon() + icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/icons/ui_imgs/icons/保存.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) + self.SaveBtn.setIcon(icon1) + self.SaveBtn.setIconSize(QtCore.QSize(30, 30)) + self.SaveBtn.setObjectName("SaveBtn") + self.ExitBtn = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox_4) + self.ExitBtn.setGeometry(QtCore.QRect(250, 50, 151, 51)) + icon2 = QtGui.QIcon() + icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/icons/ui_imgs/icons/退出.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) + self.ExitBtn.setIcon(icon2) + self.ExitBtn.setIconSize(QtCore.QSize(30, 30)) + self.ExitBtn.setObjectName("ExitBtn") + self.frame_5 = QtWidgets.QFrame(self.centralwidget) + self.frame_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 1231, 91)) + self.frame_5.setFrameShape(QtWidgets.QFrame.StyledPanel) + self.frame_5.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Raised) + self.frame_5.setObjectName("frame_5") + self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.frame_5) + self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(280, 0, 811, 51)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(30) + self.label_3.setFont(font) + self.label_3.setObjectName("label_3") + self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.frame_5) + self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(20, 60, 311, 21)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(14) + font.setUnderline(True) + self.label_2.setFont(font) + self.label_2.setObjectName("label_2") + self.label_12 = QtWidgets.QLabel(self.frame_5) + self.label_12.setGeometry(QtCore.QRect(1070, 60, 131, 21)) + font = QtGui.QFont() + font.setFamily("华文楷体") + font.setPointSize(14) + font.setUnderline(True) + self.label_12.setFont(font) + self.label_12.setObjectName("label_12") + MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) + self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) + self.statusbar.setObjectName("statusbar") + MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) + + self.retranslateUi(MainWindow) + QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow) + + def retranslateUi(self, MainWindow): + _translate = QtCore.QCoreApplication.translate + MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "基于深度学习的救援过程识别系统")) + self.groupBox_3.setTitle(_translate("MainWindow", "检测结果与位置信息")) + item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(0) + item.setText(_translate("MainWindow", "序号")) + item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(1) + item.setText(_translate("MainWindow", "文件路径")) + item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(2) + item.setText(_translate("MainWindow", "类别")) + item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(3) + item.setText(_translate("MainWindow", "置信度")) + item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(4) + item.setText(_translate("MainWindow", "坐标位置")) + self.groupBox.setTitle(_translate("MainWindow", "文件导入")) + self.PiclineEdit.setPlaceholderText(_translate("MainWindow", "请选择图片文件")) + self.VideolineEdit.setPlaceholderText(_translate("MainWindow", "请选择视频文件")) + self.CaplineEdit.setPlaceholderText(_translate("MainWindow", "摄像头未开启")) + self.groupBox_2.setTitle(_translate("MainWindow", "检测结果")) + self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "

目标位置：

")) + self.label_6.setText(_translate("MainWindow", "

xmin:

")) + self.label_8.setText(_translate("MainWindow", "

ymin：

")) + self.label_7.setText(_translate("MainWindow", "

xmax：

")) + self.label_9.setText(_translate("MainWindow", "

ymax：

")) + self.label.setText(_translate("MainWindow", "

目标数目：

")) + self.label_5.setText(_translate("MainWindow", "

目标选择：

")) + self.label_10.setText(_translate("MainWindow", "

用时：

")) + self.label_11.setText(_translate("MainWindow", "

置信度：

")) + self.label_13.setText(_translate("MainWindow", "

类型：

")) + self.groupBox_4.setTitle(_translate("MainWindow", "操作")) + self.SaveBtn.setText(_translate("MainWindow", "保存")) + self.ExitBtn.setText(_translate("MainWindow", "退出")) + self.label_3.setText(_translate("MainWindow", "基于深度学习的救援过程识别系统")) + self.label_2.setText(_translate("MainWindow", "公众号：救援识别技术")) + self.label_12.setText(_translate("MainWindow", "作者：王海滨")) +import ui_sources_rc diff --git a/UIProgram/UiMain.ui b/UIProgram/UiMain.ui new file mode 100644 index 0000000..d6a65db --- /dev/null +++ b/UIProgram/UiMain.ui @@ -0,0 +1,1226 @@ + + + MainWindow + + + + 0 + 0 + 1250 + 830 + + + + + 1250 + 830 + + + + + 1250 + 830 + + + + 基于深度学习的西红柿成熟度检测系统 + + + + :/icons/ui_imgs/icons/目标检测.png:/icons/ui_imgs/icons/目标检测.png + + + + + + 10 + 100 + 791 + 711 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 10 + 0 + 771 + 481 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 0 + 0 + 770 + 480 + + + + + 770 + 480 + + + + + 770 + 480 + + + + border-image: url(:/icons/ui_imgs/11.png); + + + + + + + + + + 10 + 480 + 771 + 221 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 0 + 10 + 771 + 221 + + + + + 华文楷体 + 16 + + + + 检测结果与位置信息 + + + + + 10 + 30 + 751 + 181 + + + + + 华文楷体 + 14 + + + + + 序号 + + + + + 文件路径 + + + + + 类别 + + + + + 置信度 + + + + + 坐标位置 + + + + + + + + + + 810 + 100 + 431 + 711 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 0 + 0 + 431 + 171 + + + + + 华文楷体 + 16 + + + + 文件导入 + + + + + 70 + 40 + 311 + 31 + + + + + + + 请选择图片文件 + + + + + + 70 + 80 + 311 + 31 + + + + 请选择视频文件 + + + + + + 30 + 120 + 30 + 30 + + + + border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/camera.png); + + + + + + + + + 30 + 40 + 30 + 30 + + + + border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/img.png); + + + + + + + + + 30 + 80 + 30 + 30 + + + + border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/video.png); + + + + + + + + + 70 + 120 + 311 + 31 + + + + 摄像头未开启 + + + + + + 390 + 40 + 30 + 30 + + + + border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/folder.png); + + + + + + + + + + 0 + 180 + 431 + 371 + + + + + 华文楷体 + 16 + + + + 检测结果 + + + + + 0 + 190 + 431 + 171 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 10 + 10 + 131 + 41 + + + + + 华文楷体 + 16 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">目标位置：</span></p></body></html> + + + + + + 20 + 60 + 161 + 37 + + + + + + + + 华文楷体 + 16 + 50 + false + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">xmin:</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 210 + 60 + 161 + 37 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">ymin：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 20 + 120 + 161 + 37 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">xmax：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 210 + 120 + 161 + 37 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">ymax：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + + 208 + 40 + 211 + 37 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">目标数目：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 10 + 90 + 291 + 38 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">目标选择：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 10 + 40 + 171 + 37 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">用时：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + 0 + 0 + 0 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 210 + 140 + 191 + 41 + + + + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">置信度：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + 10 + 140 + 191 + 41 + + + + + + + + 60 + 16777215 + + + + <html><head/><body><p><span style=" font-weight:600;">类型：</span></p></body></html> + + + + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 255 + 0 + 0 + + + + + + + + + 120 + 120 + 120 + + + + + + + + + Arial + 16 + 75 + true + + + + + + + + + + + + + + 0 + 560 + 431 + 141 + + + + + 华文楷体 + 16 + + + + 操作 + + + + + 30 + 50 + 151 + 51 + + + + 保存 + + + + :/icons/ui_imgs/icons/保存.png:/icons/ui_imgs/icons/保存.png + + + + 30 + 30 + + + + + + + 250 + 50 + 151 + 51 + + + + 退出 + + + + :/icons/ui_imgs/icons/退出.png:/icons/ui_imgs/icons/退出.png + + + + 30 + 30 + + + + + + + + + 10 + 10 + 1231 + 91 + + + + QFrame::StyledPanel + + + QFrame::Raised + + + + + 280 + 0 + 811 + 51 + + + + + 华文楷体 + 30 + + + + 基于深度学习的西红柿成熟度检测系统 + + + + + + 20 + 60 + 311 + 21 + + + + + 华文楷体 + 14 + true + + + + 公众号：阿旭算法与机器学习 + + + + + + 1070 + 60 + 131 + 21 + + + + + 华文楷体 + 14 + true + + + + 作者：阿旭 + + + + + + + + + + + diff --git a/UIProgram/__init__.py b/UIProgram/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/UIProgram/precess_bar.py b/UIProgram/precess_bar.py new file mode 100644 index 0000000..c70876a --- /dev/null +++ b/UIProgram/precess_bar.py @@ -0,0 +1,48 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# 进度条 +from PyQt5.QtWidgets import QDialog, QLabel, QProgressBar, QPushButton, QVBoxLayout, QHBoxLayout + + +class ProgressBar(QDialog): + def __init__(self, parent=None): + super(ProgressBar, self).__init__(parent) + + self.resize(350, 100) + self.setWindowTitle(self.tr("视频保存进度信息")) + + self.TipLabel = QLabel(self.tr("当前帧/总帧数:0/0")) + self.FeatLabel = QLabel(self.tr("保存进度:")) + + self.FeatProgressBar = QProgressBar(self) + self.FeatProgressBar.setMinimum(0) + self.FeatProgressBar.setMaximum(100) # 总进程换算为100 + self.FeatProgressBar.setValue(0) # 进度条初始值为0 + + TipLayout = QHBoxLayout() + TipLayout.addWidget(self.TipLabel) + + FeatLayout = QHBoxLayout() + FeatLayout.addWidget(self.FeatLabel) + FeatLayout.addWidget(self.FeatProgressBar) + + self.cancelButton = QPushButton('取消保存', self) + + buttonlayout = QHBoxLayout() + buttonlayout.addStretch(1) + buttonlayout.addWidget(self.cancelButton) + + layout = QVBoxLayout() + layout.addLayout(FeatLayout) + layout.addLayout(TipLayout) + layout.addLayout(buttonlayout) + self.setLayout(layout) + self.cancelButton.clicked.connect(self.onCancel) + # self.show() + + def setValue(self, start, end, progress): + self.TipLabel.setText(self.tr("当前帧/总帧数:" + " " + str(start) + "/" + str(end))) + # 确保 progress 是整数类型，避免 TypeError + self.FeatProgressBar.setValue(int(progress)) + + def onCancel(self, event): + self.close() \ No newline at end of file diff --git a/UIProgram/style.css b/UIProgram/style.css new file mode 100644 index 0000000..7f4ccca --- /dev/null +++ b/UIProgram/style.css @@ -0,0 +1,16 @@ + +QGroupBox { + border: 2px solid gray; + } + +QPushButton#SaveBtn{color:black; + background-color:rgb(255, 215, 0); + border-radius:6px} +QPushButton#ExitBtn{color:black; + background-color:rgb(255, 215, 0); + border-radius:6px} +QPushButton:hover{color:red} +QPushButton:pressed{background-color:rgb(180,180,180);border: None;} + + +#MainWindow{border-image:url(UIProgram/ui_imgs/bg22.png)} \ No newline at end of file diff --git a/UIProgram/ui_imgs/11.png b/UIProgram/ui_imgs/11.png new file mode 100644 index 0000000..9ca5461 --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/11.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:60daa44c1847c8406b5d384eba9fc9dc5d18268469fb1b32fcf0d36bd8189dbc +size 1064040 diff --git a/UIProgram/ui_imgs/bg22.png b/UIProgram/ui_imgs/bg22.png new file mode 100644 index 0000000..cdd3485 --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/bg22.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:7ffbf623c5cfb8213b66013e9289748cea6af6cfd357a1fc5b4776b699b8eac5 +size 40492 diff --git a/UIProgram/ui_imgs/icons/camera.png b/UIProgram/ui_imgs/icons/camera.png new file mode 100644 index 0000000..57a93c5 --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/icons/camera.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid 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sha256:552194a2dcdbb5d522ca9a6d11da2a5cbfa60c6fc7b568461396d9049d4de0b2 +size 10125 diff --git a/UIProgram/ui_imgs/icons/保存.png b/UIProgram/ui_imgs/icons/保存.png new file mode 100644 index 0000000..aabf20c --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/icons/保存.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:46b43f0201bd777582fa8d60904711c822cd6741d996fd7aa73b66bc41ce51d5 +size 2719 diff --git a/UIProgram/ui_imgs/icons/目标检测.png b/UIProgram/ui_imgs/icons/目标检测.png new file mode 100644 index 0000000..a9a9e7a --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/icons/目标检测.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:10084bea7060ebf0c78b54c8413cd783322f960a08a05e7b587c5741529ca192 +size 15094 diff --git a/UIProgram/ui_imgs/icons/退出.png b/UIProgram/ui_imgs/icons/退出.png new file mode 100644 index 0000000..64b8cdd --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_imgs/icons/退出.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:bb7f33dcf2f1d771378fcde6e61f445954792080eb0116b5345164b18d35b1c4 +size 7457 diff --git a/UIProgram/ui_sources.py b/UIProgram/ui_sources.py new file mode 100644 index 0000000..d83e626 --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_sources.py @@ -0,0 +1,10 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- + +# Form implementation generated from reading ui file 'ui_sources.qrc' +# +# Created by: PyQt5 UI code generator 5.15.9 +# +# WARNING: Any manual changes made to this file will be lost when pyuic5 is +# run again. Do not edit this file unless you know what you are doing. + + diff --git a/UIProgram/ui_sources.qrc b/UIProgram/ui_sources.qrc new file mode 100644 index 0000000..a74dafd --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_sources.qrc @@ -0,0 +1,13 @@ + + + ui_imgs/icons/目标检测.png + ui_imgs/icons/保存.png + ui_imgs/icons/退出.png + ui_imgs/icons/camera.png + ui_imgs/icons/folder.png + ui_imgs/icons/img.png + ui_imgs/icons/video.png + ui_imgs/11.png + + + diff --git a/UIProgram/ui_sources_rc.py b/UIProgram/ui_sources_rc.py new file mode 100644 index 0000000..77131f1 --- /dev/null +++ b/UIProgram/ui_sources_rc.py @@ -0,0 +1,70133 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- + +# Resource object code +# +# Created by: The Resource Compiler for PyQt5 (Qt v5.15.2) +# +# WARNING! All changes made in this file will be lost! + +from PyQt5 import QtCore + +qt_resource_data = b"\ +\x00\x10\x3c\x68\ +\x89\ +\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\ +\x00\x06\xd4\x00\x00\x04\x88\x08\x06\x00\x00\x00\x83\x68\x2b\xc4\ +\x00\x00\x00\x01\x73\x52\x47\x42\x00\xae\xce\x1c\xe9\x00\x00\x00\ +\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xb1\x8f\x0b\xfc\x61\x05\x00\x00\x00\ +\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0e\xc4\x00\x00\x0e\xc4\x01\x95\x2b\ +\x0e\x1b\x00\x00\x00\x54\x74\x45\x58\x74\x70\x6f\x73\x74\x70\x72\ +\x6f\x63\x65\x73\x73\x69\x6e\x67\x00\x50\x6f\x73\x74\x70\x72\x6f\ +\x63\x65\x73\x73\x20\x75\x70\x73\x63\x61\x6c\x65\x20\x62\x79\x3a\ +\x20\x34\x2c\x20\x50\x6f\x73\x74\x70\x72\x6f\x63\x65\x73\x73\x20\ +\x75\x70\x73\x63\x61\x6c\x65\x72\x3a\x20\x52\x2d\x45\x53\x52\x47\ +\x41\x4e\x20\x34\x78\x2b\x20\x41\x6e\x69\x6d\x65\x36\x42\x76\x52\ +\x69\xce\x00\x00\x00\x4c\x74\x45\x58\x74\x65\x78\x74\x72\x61\x73\ +\x00\x50\x6f\x73\x74\x70\x72\x6f\x63\x65\x73\x73\x20\x75\x70\x73\ +\x63\x61\x6c\x65\x20\x62\x79\x3a\x20\x34\x2c\x20\x50\x6f\x73\x74\ +\x70\x72\x6f\x63\x65\x73\x73\x20\x75\x70\x73\x63\x61\x6c\x65\x72\ +\x3a\x20\x52\x2d\x45\x53\x52\x47\x41\x4e\x20\x34\x78\x2b\x20\x41\ +\x6e\x69\x6d\x65\x36\x42\xd8\x93\xb2\xc2\x00\x00\xfe\xed\x49\x44\ +\x41\x54\x78\x5e\xec\xfd\x07\xbc\x2d\xc9\x55\xdf\x8b\xff\x3a\xec\ +\x74\xf2\x8d\x33\x77\xee\xe4\x9c\xa5\x51\x44\x11\x89\x20\x24\x04\ +\x42\x80\x41\xc6\x44\x93\x6c\xb0\xb1\xb1\xe5\x67\x30\x0e\xd8\xcf\ +\x7f\x3e\x98\x87\x1f\x36\xc6\xd8\xe6\x81\x8d\x09\xc2\x60\xd9\x06\ +\x84\x00\x21\x10\x8a\x48\x1a\x49\x23\x4d\xd6\xe4\xb9\x39\x9f\x7b\ +\xf2\x8e\x1d\xfe\xeb\xb7\xaa\xeb\x9c\x3e\x7b\xf6\x49\xf7\xee\x9b\ +\xd7\xf7\x9c\xde\x5d\x5d\x5d\xb5\x6a\x55\x75\xa8\xd5\x55\x5d\xd5\ +\x41\x2e\xc0\x30\x8c\x2b\x1e\x7f\x27\x08\x02\xba\xfd\x6d\x41\x36\ +\xdc\xff\x2a\x36\x7b\xd3\xf0\xf1\x2e\xd4\x4d\xa6\xac\xf7\xb0\x74\ +\x38\x17\x32\x37\xcb\xd9\xa6\xbd\x51\xfc\xcd\x1c\xaf\x41\x61\xe8\ 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+\x11\xd8\xfb\xbb\x7c\x1c\x5e\x61\xfe\xbe\x42\xd9\xbc\xdf\x30\x66\ +\x09\xf9\x8f\xec\x8c\xcc\x63\x02\xa2\xa7\x4a\x9f\x3a\x5c\xdf\x19\ +\x63\x17\xfc\x0b\x44\x54\x63\x2a\x3f\x24\x40\x02\x1e\x13\x38\xbf\ +\xfb\x34\xf2\x9f\x59\x03\xf9\x50\x55\xb3\x8f\x61\xa0\x36\xb6\xae\ +\xa1\xcb\x45\xd1\xd3\x33\x17\x09\x21\x1e\x33\x4b\x6a\xfa\xbe\xf7\ +\x5d\x83\x31\xf8\x91\x1b\x55\xc3\x19\x47\x02\x24\xe0\x10\x81\xf2\ +\x03\x65\xf8\xec\x47\xab\xe1\xaf\xa9\x57\xab\x68\x18\xef\xe5\x16\ +\xe6\x4d\x6b\x14\x7d\xd6\x90\xac\x41\xfe\x18\x7c\xae\x96\x79\x31\ +\x4a\xce\xec\xe9\x4f\xdc\xcc\x65\xbc\x0e\x34\xc6\x92\x80\x0d\x02\ +\xf2\x49\xc9\xdb\x17\x7c\x88\xfa\xca\x5a\xe5\x2a\x7e\xbf\xff\xce\ +\x25\x45\x2b\xfe\x7e\x69\xfd\x9d\x9d\x9e\xf9\x5b\x21\xc4\x43\xca\ +\x15\x00\xf8\x62\x7c\x48\xcb\x19\x8d\x3e\xd3\x07\x43\x08\x2e\xe5\ +\x75\xd8\x31\x96\x04\x54\x09\xc8\x27\x22\xef\x79\x23\x1f\x25\x1b\ +\x0f\xa9\xa6\x5c\x8c\x33\x8c\x8d\xb9\x85\x79\x93\xe4\x3f\x2f\xd9\ 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+\x5f\xab\xe1\x36\xcf\x89\x3d\x38\x34\x2b\xdd\x1f\x65\xbc\x27\x84\ +\xe8\xe3\x69\xaf\xd9\x18\x09\x90\x80\x06\x01\xe3\x1c\x1a\x8c\x19\ +\xb9\x3b\x57\x7c\xd4\x5a\x92\xe9\xc9\xef\x59\x43\xb2\x52\xfc\xd1\ +\xc6\x4a\x08\x31\x51\xa3\x65\x86\x92\x00\x09\x78\x40\xc0\x80\xf1\ +\xb9\x51\xef\xbb\x63\xc9\xae\x65\x6d\x9e\x64\x37\x15\x5d\xf6\xf5\ +\x39\xc0\xb7\x2f\x23\xeb\x7e\xc3\x30\x7e\x28\x84\x18\xe6\x41\xff\ +\xd9\x04\x09\x90\x40\x5b\x04\x0c\xe3\xb0\x61\x88\x17\xcb\x6a\x2e\ +\xbc\xb6\x6a\xdf\xaa\x1a\x33\x58\x4a\xa2\x37\x2f\x92\x93\x9e\x79\ +\x1f\x20\x66\x41\x60\x9a\x59\x71\x7e\x4f\x02\x24\xe0\x30\x01\xc3\ +\x58\x0f\xc3\x58\x9c\x5b\xb4\xe2\x35\x9d\xca\xda\xa2\x37\x15\xbf\ +\x78\xce\xbd\x76\x9a\x10\xbe\x99\x06\x8c\x01\xc2\x40\x27\x03\xe8\ +\x28\x84\xe8\xa2\xd3\x01\xc6\x92\x00\x09\x5c\x4d\xc0\x30\x50\x26\ +\x84\x71\x1e\xc0\x39\x03\xe2\x88\x01\x63\x79\x5d\x43\xcc\xca\x77\ +\x76\xbe\x53\x66\x85\xd7\xff\x03\xda\x05\x7a\x48\xe9\x08\x2e\x88\ +\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\ +" + +qt_resource_name = b"\ +\x00\x05\ +\x00\x6f\xa6\x53\ +\x00\x69\ +\x00\x63\x00\x6f\x00\x6e\x00\x73\ +\x00\x07\ +\x0b\xf6\x03\x03\ +\x00\x75\ +\x00\x69\x00\x5f\x00\x69\x00\x6d\x00\x67\x00\x73\ +\x00\x06\ +\x03\x44\x57\x47\ +\x00\x31\ +\x00\x31\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x0a\ +\x0a\xc8\xfb\x07\ +\x00\x66\ +\x00\x6f\x00\x6c\x00\x64\x00\x65\x00\x72\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x06\ +\x01\xfd\x45\xe7\ +\x90\x00\ +\x51\xfa\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x0a\ +\x0c\x91\x67\x27\ +\x00\x63\ +\x00\x61\x00\x6d\x00\x65\x00\x72\x00\x61\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x08\ +\x00\x45\xec\x87\ +\x76\xee\ +\x68\x07\x68\xc0\x6d\x4b\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x06\ +\x09\x2b\x5d\xe7\ +\x4f\xdd\ +\x5b\x58\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x09\ +\x0a\xc2\xae\xa7\ +\x00\x76\ +\x00\x69\x00\x64\x00\x65\x00\x6f\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +\x00\x07\ +\x00\x3a\x57\xa7\ +\x00\x69\ +\x00\x6d\x00\x67\x00\x2e\x00\x70\x00\x6e\x00\x67\ +" + +qt_resource_struct_v1 = b"\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x01\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\ +\x00\x00\x00\x10\x00\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00\x05\ +\x00\x00\x00\x24\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x00\xbc\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xfd\x84\ +\x00\x00\x00\x7c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x90\x56\ +\x00\x00\x00\x50\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x4e\x50\ +\x00\x00\x00\x92\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xcb\x50\ +\x00\x00\x00\xa4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xd5\xf3\ +\x00\x00\x00\x36\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x3c\x6c\ +\x00\x00\x00\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x6b\x75\ +" + +qt_resource_struct_v2 = b"\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x01\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x00\x10\x00\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00\x05\ +\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x00\x24\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\ +\x00\x00\x01\x8c\x56\xa1\xd3\x59\ +\x00\x00\x00\xbc\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xfd\x84\ +\x00\x00\x01\x87\xbc\xa2\x9b\x90\ +\x00\x00\x00\x7c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x90\x56\ +\x00\x00\x01\x8b\x18\x97\xae\x32\ +\x00\x00\x00\x50\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x4e\x50\ +\x00\x00\x01\x88\x4e\x78\x2a\x30\ +\x00\x00\x00\x92\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xcb\x50\ +\x00\x00\x01\x8b\x18\x90\xe8\xf7\ +\x00\x00\x00\xa4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\xd5\xf3\ +\x00\x00\x01\x87\xbc\x9d\x34\xc0\ +\x00\x00\x00\x36\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x3c\x6c\ +\x00\x00\x01\x87\xbc\x9a\xfa\x70\ +\x00\x00\x00\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x10\x6b\x75\ +\x00\x00\x01\x87\xbc\xa0\x51\xa0\ +" + +qt_version = [int(v) for v in QtCore.qVersion().split('.')] +if qt_version < [5, 8, 0]: + rcc_version = 1 + qt_resource_struct = qt_resource_struct_v1 +else: + rcc_version = 2 + qt_resource_struct = qt_resource_struct_v2 + +def qInitResources(): + QtCore.qRegisterResourceData(rcc_version, qt_resource_struct, qt_resource_name, qt_resource_data) + +def qCleanupResources(): + QtCore.qUnregisterResourceData(rcc_version, qt_resource_struct, qt_resource_name, qt_resource_data) + +qInitResources() diff --git a/VideoTest.py b/VideoTest.py new file mode 100644 index 0000000..d7ee94e --- /dev/null +++ b/VideoTest.py @@ -0,0 +1,38 @@ +#coding:utf-8 +import cv2 +from ultralytics import YOLO + +# 所需加载的模型目录 +path = 'models/best.pt' +# 需要检测的图片地址 +video_path = "TestFiles/1.mp4" + +# Load the YOLOv8 model +model = YOLO(path) +cap = cv2.VideoCapture(video_path) +# Loop through the video frames +while cap.isOpened(): + # Read a frame from the video + success, frame = cap.read() + + if success: + # Run YOLOv8 inference on the frame + results = model(frame) + + # Visualize the results on the frame + annotated_frame = results[0].plot() + # annotated_frame = cv2.resize(annotated_frame, dsize=None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) + + # Display the annotated frame + cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame) + + # Break the loop if 'q' is pressed + if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): + break + else: + # Break the loop if the end of the video is reached + break + +# Release the video capture object and close the display window +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() \ No newline at end of file diff --git a/__pycache__/Config.cpython-312.pyc b/__pycache__/Config.cpython-312.pyc new file mode 100644 index 0000000..e350cc0 Binary files /dev/null and b/__pycache__/Config.cpython-312.pyc differ diff --git a/__pycache__/Config.cpython-313.pyc b/__pycache__/Config.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..c94779c Binary files /dev/null and b/__pycache__/Config.cpython-313.pyc differ diff --git a/__pycache__/Config.cpython-39.pyc b/__pycache__/Config.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000..424221a Binary files /dev/null and b/__pycache__/Config.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/detect_tools.cpython-312.pyc b/__pycache__/detect_tools.cpython-312.pyc new file mode 100644 index 0000000..5287451 Binary files /dev/null and b/__pycache__/detect_tools.cpython-312.pyc differ diff --git a/__pycache__/detect_tools.cpython-313.pyc b/__pycache__/detect_tools.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..087911c Binary files /dev/null and b/__pycache__/detect_tools.cpython-313.pyc differ diff --git a/__pycache__/detect_tools.cpython-39.pyc b/__pycache__/detect_tools.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000..ca80e70 Binary files /dev/null and b/__pycache__/detect_tools.cpython-39.pyc differ diff --git a/check_and_clean_images.py b/check_and_clean_images.py new file mode 100644 index 0000000..e6fe925 --- /dev/null +++ b/check_and_clean_images.py @@ -0,0 +1,188 @@ +""" +检查并清理没有标注文件的图片 +找出 train 目录下没有对应 label 文件的图片，并删除它们 +""" +import os +from pathlib import Path + + +def get_image_files(directory): + """获取目录下所有图片文件""" + image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.tif', '.JPG', '.JPEG', '.PNG'} + image_files = [] + + for file in Path(directory).iterdir(): + if file.is_file() and file.suffix in image_extensions: + image_files.append(file) + + return image_files + + +def get_label_files(directory): + """获取目录下所有标注文件""" + label_files = [] + + for file in Path(directory).iterdir(): + if file.is_file() and file.suffix == '.txt': + label_files.append(file) + + return label_files + + +def find_images_without_labels(train_dir, label_dir, dry_run=True): + """ + 找出没有对应标注文件的图片 + + Args: + train_dir: 图片目录 + label_dir: 标注目录 + dry_run: 如果为True，只检查不删除 + + Returns: + list: 没有标注的图片文件列表 + """ + train_path = Path(train_dir) + label_path = Path(label_dir) + + if not train_path.exists(): + print(f"错误: 图片目录不存在: {train_dir}") + return [] + + if not label_path.exists(): + print(f"错误: 标注目录不存在: {label_dir}") + return [] + + # 获取所有图片和标注文件 + image_files = get_image_files(train_path) + label_files = get_label_files(label_path) + + print(f"找到 {len(image_files)} 个图片文件") + print(f"找到 {len(label_files)} 个标注文件") + print("-" * 60) + + # 创建标注文件名的集合（不含扩展名） + label_names = {f.stem for f in label_files} + + # 找出没有对应标注的图片 + images_without_labels = [] + + for img_file in image_files: + img_name_without_ext = img_file.stem + + if img_name_without_ext not in label_names: + images_without_labels.append(img_file) + + # 打印结果 + if images_without_labels: + print(f"发现 {len(images_without_labels)} 个没有标注的图片:") + print("-" * 60) + for img in images_without_labels[:20]: # 只显示前20个 + print(f" {img.name}") + if len(images_without_labels) > 20: + print(f" ... 还有 {len(images_without_labels) - 20} 个文件") + print("-" * 60) + + if not dry_run: + # 删除文件 + deleted_count = 0 + failed_count = 0 + + for img_file in images_without_labels: + try: + img_file.unlink() + deleted_count += 1 + except Exception as e: + print(f"删除失败: {img_file.name} - {e}") + failed_count += 1 + + print(f"\n删除完成:") + print(f" 成功删除: {deleted_count} 个文件") + if failed_count > 0: + print(f" 删除失败: {failed_count} 个文件") + else: + print("\n[预览模式] 未实际删除文件") + print("要删除这些文件，请运行: python check_and_clean_images.py --delete") + else: + print("✓ 所有图片都有对应的标注文件！") + + return images_without_labels + + +def main(): + """主函数""" + import sys + + # 默认路径 + train_dir = "datasets/handleImage/train" + label_dir = "datasets/handleImage/label" + + # 检查命令行参数 + dry_run = True + force = False + if len(sys.argv) > 1: + if '--delete' in sys.argv or '-d' in sys.argv: + dry_run = False + if '--force' in sys.argv or '-f' in sys.argv: + force = True + if '--help' in sys.argv or '-h' in sys.argv: + print("=" * 60) + print("图片标注检查工具 - 使用说明") + print("=" * 60) + print("\n功能:") + print(" 检查图片文件是否有对应的标注文件，并删除没有标注的图片") + print("\n使用方法:") + print(" python check_and_clean_images.py") + print(" # 预览模式：检查但不删除文件（推荐先运行）") + print("\n python check_and_clean_images.py --delete") + print(" # 删除模式：删除没有标注的图片（需要确认）") + print("\n python check_and_clean_images.py --delete --force") + print(" # 强制删除：直接删除，不确认（适合脚本自动化）") + print("\n参数说明:") + print(" --delete, -d 启用删除模式") + print(" --force, -f 跳过确认，直接删除") + print(" --help, -h 显示此帮助信息") + print("\n默认路径:") + print(f" 图片目录: {train_dir}") + print(f" 标注目录: {label_dir}") + print("\n支持的图片格式:") + print(" .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .tiff, .tif (大小写不敏感)") + print("\n标注文件格式:") + print(" .txt 文件") + print("\n文件名匹配规则:") + print(" 通过文件名（不含扩展名）匹配，例如:") + print(" image001.jpg ↔ image001.txt ✓") + print(" image001.jpg ↔ image_001.txt ✗") + print("\n注意事项:") + print(" ⚠ 删除操作不可恢复！建议先备份数据") + print(" ⚠ 使用 --delete 前建议先运行预览模式检查") + print("\n详细教程:") + print(" 查看文件: check_and_clean_images_使用教程.md") + print("=" * 60) + return + + print("=" * 60) + print("检查没有标注的图片") + print("=" * 60) + print(f"图片目录: {train_dir}") + print(f"标注目录: {label_dir}") + print() + + if not dry_run and not force: + try: + response = input("⚠ 警告: 将删除没有标注的图片文件！确认继续？(yes/no): ") + if response.lower() != 'yes': + print("已取消") + return + except (EOFError, KeyboardInterrupt): + print("\n已取消（非交互式环境，请使用 --force 参数）") + return + + images_to_delete = find_images_without_labels(train_dir, label_dir, dry_run=dry_run) + + if images_to_delete and dry_run: + print("\n提示: 使用 --delete 参数来实际删除这些文件") + + +if __name__ == '__main__': + main() + diff --git a/check_and_clean_images_使用教程.md b/check_and_clean_images_使用教程.md new file mode 100644 index 0000000..7031dc8 --- /dev/null +++ b/check_and_clean_images_使用教程.md @@ -0,0 +1,355 @@ +# 📋 图片标注检查工具使用教程 + +## 工具简介 + +`check_and_clean_images.py` 是一个用于检查和清理数据集的工具，可以： +- ✅ 检查图片文件是否有对应的标注文件 +- ✅ 找出没有标注的图片 +- ✅ 删除没有标注的图片文件 +- ✅ 确保数据集完整性 + +--- + +## 🚀 快速开始 + +### 基本用法 + +#### 1. 预览模式（推荐先运行） + +检查哪些图片没有标注，但**不删除**文件： + +```bash +python check_and_clean_images.py +``` + +**输出示例：** +``` +============================================================ +检查没有标注的图片 +============================================================ +图片目录: datasets/handleImage/train +标注目录: datasets/handleImage/label + +找到 1330 个图片文件 +找到 1223 个标注文件 +------------------------------------------------------------ +发现 107 个没有标注的图片: +------------------------------------------------------------ + 订单1806953_51_7111322.jpg + 订单1805323_51_7096066.jpg + ... +------------------------------------------------------------ + +[预览模式] 未实际删除文件 +要删除这些文件，请运行: python check_and_clean_images.py --delete +``` + +#### 2. 删除模式（需要确认） + +删除没有标注的图片，但会要求确认： + +```bash +python check_and_clean_images.py --delete +``` + +**交互提示：** +``` +⚠ 警告: 将删除没有标注的图片文件！确认继续？(yes/no): +``` + +输入 `yes` 确认删除，输入 `no` 取消操作。 + +#### 3. 直接删除模式（不确认） + +直接删除，不需要确认（适合脚本自动化）： + +```bash +python check_and_clean_images.py --delete --force +``` + +--- + +## 📖 详细说明 + +### 命令参数 + +| 参数 | 简写 | 说明 | 示例 | +|------|------|------|------| +| `--delete` | `-d` | 启用删除模式 | `--delete` | +| `--force` | `-f` | 跳过确认，直接删除 | `--force` | +| `--help` | `-h` | 显示帮助信息 | `--help` | + +### 默认路径 + +工具默认检查以下路径： +- **图片目录**: `datasets/handleImage/train` +- **标注目录**: `datasets/handleImage/label` + +### 支持的图片格式 + +工具会自动识别以下图片格式： +- `.jpg` / `.JPG` +- `.jpeg` / `.JPEG` +- `.png` / `.PNG` +- `.bmp` +- `.tiff` / `.tif` + +### 标注文件格式 + +工具查找 `.txt` 格式的标注文件。 + +--- + +## 📝 使用场景 + +### 场景 1: 检查数据集完整性 + +在训练前检查数据集是否完整： + +```bash +# 1. 先预览检查 +python check_and_clean_images.py + +# 2. 如果有问题，查看具体文件 +# 3. 确认后删除 +python check_and_clean_images.py --delete +``` + +### 场景 2: 清理导入的数据 + +从CVAT或其他工具导入数据后，清理不完整的文件： + +```bash +# 直接删除没有标注的图片 +python check_and_clean_images.py --delete --force +``` + +### 场景 3: 批量处理多个数据集 + +修改脚本中的路径，处理不同数据集： + +```python +# 修改 check_and_clean_images.py 中的路径 +train_dir = "datasets/你的数据集/train" +label_dir = "datasets/你的数据集/labels" +``` + +--- + +## ⚠️ 注意事项 + +### 1. 备份数据 + +**重要：** 删除操作不可恢复！建议在删除前备份数据： + +```bash +# 备份整个数据集 +cp -r datasets/handleImage datasets/handleImage_backup +``` + +### 2. 文件名匹配规则 + +工具通过**文件名（不含扩展名）**匹配图片和标注： + +- ✅ 匹配：`image001.jpg` ↔ `image001.txt` +- ✅ 匹配：`订单1804264_51_7086683.jpg` ↔ `订单1804264_51_7086683.txt` +- ❌ 不匹配：`image001.jpg` ↔ `image_001.txt`（下划线不同） +- ❌ 不匹配：`image001.jpg` ↔ `image002.txt`（数字不同） + +### 3. 空标注文件 + +如果标注文件存在但为空，工具**不会删除**对应的图片。如果需要处理空标注文件，需要额外检查。 + +### 4. 目录结构要求 + +确保目录结构正确： +``` +datasets/handleImage/ +├── train/ # 图片目录 +│ ├── image1.jpg +│ ├── image2.jpg +│ └── ... +└── label/ # 标注目录 + ├── image1.txt + ├── image2.txt + └── ... +``` + +--- + +## 🔍 输出说明 + +### 预览模式输出 + +``` +找到 1330 个图片文件 # 图片总数 +找到 1223 个标注文件 # 标注总数 +发现 107 个没有标注的图片 # 需要删除的数量 +``` + +### 删除模式输出 + +``` +删除完成: + 成功删除: 107 个文件 # 成功删除的数量 + 删除失败: 0 个文件 # 删除失败的数量（如果有） +``` + +### 完成状态输出 + +``` +✓ 所有图片都有对应的标注文件！ +``` + +--- + +## 💡 使用技巧 + +### 技巧 1: 先预览再删除 + +**推荐流程：** +```bash +# 步骤1: 预览检查 +python check_and_clean_images.py + +# 步骤2: 查看结果，确认要删除的文件 +# 步骤3: 确认后删除 +python check_and_clean_images.py --delete +``` + +### 技巧 2: 批量处理多个数据集 + +创建一个批处理脚本： + +```bash +#!/bin/bash +# process_datasets.sh + +datasets=("handleImage" "仪表盘" "检测仪") + +for dataset in "${datasets[@]}"; do + echo "处理数据集: $dataset" + # 修改脚本中的路径或使用参数 + python check_and_clean_images.py +done +``` + +### 技巧 3: 检查反向问题 + +如果需要检查**有标注但没有图片**的情况，可以修改脚本或创建新工具。 + +--- + +## 🐛 常见问题 + +### Q1: 提示"目录不存在" + +**错误信息：** +``` +错误: 图片目录不存在: datasets/handleImage/train +``` + +**解决方法：** +1. 检查路径是否正确 +2. 确认目录是否存在 +3. 修改脚本中的默认路径 + +### Q2: 删除后想恢复文件 + +**解决方法：** +- 如果之前有备份，从备份恢复 +- 如果没有备份，文件无法恢复（删除操作不可逆） + +### Q3: 文件名不匹配 + +**问题：** 图片和标注文件名不完全一致 + +**解决方法：** +- 检查文件名格式 +- 确保文件名（不含扩展名）完全一致 +- 可以使用重命名工具统一文件名格式 + +### Q4: 在非交互式环境运行 + +**问题：** 使用 `--delete` 时提示需要输入 + +**解决方法：** +使用 `--force` 参数跳过确认： +```bash +python check_and_clean_images.py --delete --force +``` + +--- + +## 📊 实际案例 + +### 案例 1: 清理 handleImage 数据集 + +```bash +# 1. 检查数据集 +$ python check_and_clean_images.py + +找到 1330 个图片文件 +找到 1223 个标注文件 +发现 107 个没有标注的图片 + +# 2. 确认后删除 +$ python check_and_clean_images.py --delete +⚠ 警告: 将删除没有标注的图片文件！确认继续？(yes/no): yes + +删除完成: + 成功删除: 107 个文件 + +# 3. 再次验证 +$ python check_and_clean_images.py + +找到 1223 个图片文件 +找到 1223 个标注文件 +✓ 所有图片都有对应的标注文件！ +``` + +### 案例 2: 处理其他数据集 + +修改脚本中的路径： + +```python +# 在 check_and_clean_images.py 的 main() 函数中修改 +train_dir = "datasets/仪表盘/train/images" +label_dir = "datasets/仪表盘/train/labels" +``` + +然后运行： +```bash +python check_and_clean_images.py +``` + +--- + +## 🔗 相关工具 + +- `verify_seg_labels.py` - 验证分割标注格式 +- `check_label_format.py` - 检查标注格式类型 +- `convert_bbox_to_seg.py` - 转换标注格式 + +--- + +## 📞 需要帮助？ + +如果遇到问题： +1. 查看本文档的"常见问题"部分 +2. 运行 `python check_and_clean_images.py --help` 查看帮助 +3. 检查数据集目录结构是否正确 + +--- + +## 📝 更新日志 + +- **v1.0** (2024): 初始版本 + - 支持检查图片和标注文件 + - 支持预览和删除模式 + - 支持强制删除模式 + +--- + +**提示：** 使用前建议先备份数据，删除操作不可恢复！ + diff --git a/check_dataset_match.py b/check_dataset_match.py new file mode 100644 index 0000000..267f37a --- /dev/null +++ b/check_dataset_match.py @@ -0,0 +1,39 @@ +import os + +def check_dataset_match(images_dir, labels_dir): + """检查图片和标注文件数量是否匹配""" + # 获取图片文件列表 + image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.lower().endswith('.jpg')] + # 获取标注文件列表（排除classes.txt） + label_files = [f for f in os.listdir(labels_dir) + if f.lower().endswith('.txt') and f != 'classes.txt'] + + # 提取文件名（不带扩展名） + image_names = {os.path.splitext(f)[0] for f in image_files} + label_names = {os.path.splitext(f)[0] for f in label_files} + + # 找出不匹配的文件 + missing_images = label_names - image_names + missing_labels = image_names - label_names + + print(f"图片数量: {len(image_files)}") + print(f"标注数量: {len(label_files)}") + print(f"匹配状态: {'匹配' if len(image_files) == len(label_files) else '不匹配'}") + + if missing_images: + print("\n缺少对应的图片文件:") + for name in sorted(missing_images): + print(f"- {name}.jpg") + + if missing_labels: + print("\n缺少对应的标注文件:") + for name in sorted(missing_labels): + print(f"- {name}.txt") + +if __name__ == "__main__": + images_dir = r'F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\猫狗\train\images' + labels_dir = r'F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\猫狗\train\labels' + + print("正在检查数据集匹配情况...") + check_dataset_match(images_dir, labels_dir) + print("\n检查完成") \ No newline at end of file diff --git a/convert_voc_to_yolo.py b/convert_voc_to_yolo.py new file mode 100644 index 0000000..48a9058 --- /dev/null +++ b/convert_voc_to_yolo.py @@ -0,0 +1,92 @@ +import os +import xml.etree.ElementTree as ET + +def convert_voc_to_yolo(xml_path, output_dir): + """将VOC格式XML转换为YOLO格式TXT""" + tree = ET.parse(xml_path) + root = tree.getroot() + + # 获取图像尺寸 + size = root.find('size') + if size is None: + return + + width_elem = size.find('width') + height_elem = size.find('height') + if width_elem is None or height_elem is None or width_elem.text is None or height_elem.text is None: + return + + try: + width = int(width_elem.text) + height = int(height_elem.text) + except (ValueError, TypeError): + return + + # 类别映射 + class_map = {'猫': 0, '狗': 1} + + # 准备输出内容 + yolo_lines = [] + + for obj in root.findall('object'): + name_elem = obj.find('name') + if name_elem is None or name_elem.text is None: + continue + + class_name = name_elem.text + class_id = class_map.get(class_name, -1) + if class_id == -1: + continue + + bndbox = obj.find('bndbox') + if bndbox is None: + continue + + try: + xmin_elem = bndbox.find('xmin') + xmin = int(xmin_elem.text) if xmin_elem is not None and xmin_elem.text is not None else 0 + + ymin_elem = bndbox.find('ymin') + ymin = int(ymin_elem.text) if ymin_elem is not None and ymin_elem.text is not None else 0 + + xmax_elem = bndbox.find('xmax') + xmax = int(xmax_elem.text) if xmax_elem is not None and xmax_elem.text is not None else 0 + + ymax_elem = bndbox.find('ymax') + ymax = int(ymax_elem.text) if ymax_elem is not None and ymax_elem.text is not None else 0 + except (ValueError, TypeError): + continue + + # 转换为YOLO格式 + x_center = (xmin + xmax) / 2 / width + y_center = (ymin + ymax) / 2 / height + box_width = (xmax - xmin) / width + box_height = (ymax - ymin) / height + + yolo_lines.append(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {box_width:.6f} {box_height:.6f}") + + # 写入TXT文件 + if yolo_lines: + txt_filename = os.path.splitext(os.path.basename(xml_path))[0] + '.txt' + txt_path = os.path.join(output_dir, txt_filename) + + with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f: + f.write('\n'.join(yolo_lines)) + +def batch_convert(input_dir, output_dir): + """批量转换目录中的所有XML文件""" + os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) + + for filename in os.listdir(input_dir): + if filename.endswith('.xml'): + xml_path = os.path.join(input_dir, filename) + convert_voc_to_yolo(xml_path, output_dir) + +if __name__ == "__main__": + # 设置输入输出目录 + input_dir = r'F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\猫狗\train\labels' + output_dir = input_dir # 同一目录输出 + + print(f"开始转换: {input_dir}") + batch_convert(input_dir, output_dir) + print(f"转换完成，结果保存在: {output_dir}") \ No newline at end of file diff --git a/copy_cat_images.py b/copy_cat_images.py new file mode 100644 index 0000000..f5c9608 --- /dev/null +++ b/copy_cat_images.py @@ -0,0 +1,48 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import os +import shutil +import random + +def copy_random_images(src_dir, dst_dir, num_images=20, prefix=''): + """ + 从源目录随机复制指定数量的图像到目标目录 + :param src_dir: 源目录路径 + :param dst_dir: 目标目录路径 + :param num_images: 要复制的图像数量 + :param prefix: 文件名前缀，用于区分不同来源 + """ + # 确保目标目录存在 + os.makedirs(dst_dir, exist_ok=True) + + # 获取源目录中所有图像文件 + image_files = [f for f in os.listdir(src_dir) if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png'))] + + # 随机选择指定数量的图像 + selected_files = random.sample(image_files, min(num_images, len(image_files))) + + # 复制文件 + for file in selected_files: + src_path = os.path.join(src_dir, file) + dst_filename = f"{prefix}{file}" if prefix else file + dst_path = os.path.join(dst_dir, dst_filename) + shutil.copy2(src_path, dst_path) + print(f"已复制: {file} -> {dst_filename}") + + print(f"已完成复制 {len(selected_files)} 张图像到 {dst_dir}") + +if __name__ == "__main__": + # 目标目录 + destination_dir = r"F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\猫狗\train\images" + + # 复制猫图片 + cat_source = r"F:\myprojects\cats_and_dogs_filtered\train\cats" + print("正在复制猫图片...") + copy_random_images(cat_source, destination_dir, 20, prefix='cat_') + + # 复制狗图片 + dog_source = r"F:\myprojects\cats_and_dogs_filtered\train\dogs" + print("正在复制狗图片...") + copy_random_images(dog_source, destination_dir, 20, prefix='dog_') + + print("所有图片复制完成！") + diff --git a/datasets/.DS_Store b/datasets/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..111d65f Binary files /dev/null and b/datasets/.DS_Store differ diff --git a/datasets/TomatoData/data.yaml b/datasets/TomatoData/data.yaml new file mode 100644 index 0000000..3d98f1f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/data.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +train: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\TomatoData\train +val: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\TomatoData\val +nc: 2 +names: ['Riped', 'UnRiped'] \ No newline at end of file diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_101.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_101.jpeg new file mode 100644 index 0000000..4876b05 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_101.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_102.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_102.jpeg new file mode 100644 index 0000000..78a4673 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_102.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_104.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_104.jpeg new file mode 100644 index 0000000..237ecc9 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_104.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_105.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_105.jpeg new file mode 100644 index 0000000..1cabbd8 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_105.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_106.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_106.jpeg new file mode 100644 index 0000000..665018c Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_106.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_107.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_107.jpeg new file mode 100644 index 0000000..4b36533 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_107.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_110.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_110.jpeg new file mode 100644 index 0000000..98d6487 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_110.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_112.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/Riped tomato_112.jpeg new file mode 100644 index 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a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_88.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_88.jpeg new file mode 100644 index 0000000..f154feb Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_88.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_89.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_89.jpeg new file mode 100644 index 0000000..18db837 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_89.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_90.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_90.jpeg new file mode 100644 index 0000000..827a55f Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_90.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_91.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_91.jpeg new file mode 100644 index 0000000..1efc6d4 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_91.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_93.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_93.jpeg new file mode 100644 index 0000000..09e7c35 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_93.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_95.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_95.jpeg new file mode 100644 index 0000000..b42f700 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_95.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_96.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_96.jpeg new file mode 100644 index 0000000..7506678 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_96.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_97.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_97.jpeg new file mode 100644 index 0000000..0a9b7c6 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_97.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_99.jpeg b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_99.jpeg new file mode 100644 index 0000000..ebad0bf Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/images/unriped tomato_99.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels.cache b/datasets/TomatoData/train/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..4160e83 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/train/labels.cache differ diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_101.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_101.txt new file mode 100644 index 0000000..757297d --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_101.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +0 0.817383 0.393555 0.245117 0.276693 +0 0.823975 0.777669 0.247559 0.277995 +1 0.574463 0.402344 0.223145 0.261719 +1 0.578613 0.785807 0.234375 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--git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_105.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_105.txt new file mode 100644 index 0000000..27b5982 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_105.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.487408 0.247776 0.242216 0.488434 +1 0.370421 0.661477 0.244505 0.452847 +0 0.595238 0.732206 0.258242 0.464413 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_106.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_106.txt new file mode 100644 index 0000000..8e695f5 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_106.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.400000 0.537234 0.611765 0.734043 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_107.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_107.txt new file mode 100644 index 0000000..09c9fda --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_107.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +0 0.506757 0.277477 0.372973 0.457658 +0 0.296622 0.610811 0.306757 0.403604 +0 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b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_121.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.128000 0.520000 0.248000 0.360000 +1 0.606000 0.490000 0.404000 0.440000 +1 0.548000 0.860000 0.312000 0.280000 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_122.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_122.txt new file mode 100644 index 0000000..0e11ec6 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_122.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.392593 0.277778 0.255556 0.364198 +0 0.653704 0.393519 0.281481 0.416667 +0 0.378704 0.614198 0.264815 0.395062 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_123.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_123.txt new file mode 100644 index 0000000..bc29992 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_123.txt @@ -0,0 +1,27 @@ +0 0.210162 0.061893 0.170901 0.115696 +0 0.107968 0.047330 0.081986 0.093042 +0 0.413395 0.170712 0.168591 0.106796 +0 0.559469 0.189320 0.128176 0.072816 +0 0.641455 0.343042 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new file mode 100644 index 0000000..76814f8 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_127.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +0 0.436789 0.268182 0.352718 0.532727 +0 0.804678 0.236364 0.383059 0.469091 +0 0.305310 0.713636 0.329962 0.481818 +0 0.647914 0.724545 0.367889 0.496364 +0 0.908976 0.673636 0.182048 0.576364 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_128.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_128.txt new file mode 100644 index 0000000..a63e7a9 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_128.txt @@ -0,0 +1,23 @@ +0 0.299286 0.548571 0.412857 0.805714 +0 0.084286 0.425714 0.148571 0.337143 +0 0.093571 0.742857 0.147143 0.308571 +0 0.160714 0.907143 0.170000 0.185714 +0 0.320000 0.974286 0.117143 0.051429 +0 0.118571 0.151429 0.140000 0.297143 +0 0.215000 0.075714 0.135714 0.145714 +0 0.376429 0.137143 0.127143 0.234286 +0 0.476429 0.052857 0.127143 0.100000 +0 0.599286 0.104286 0.121429 0.202857 +0 0.732857 0.221429 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tomato_141.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_141.txt new file mode 100644 index 0000000..3e62789 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_141.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +0 0.266000 0.537778 0.478667 0.804444 +0 0.711333 0.403333 0.465333 0.775556 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_143.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_143.txt new file mode 100644 index 0000000..034fb88 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_143.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.277083 0.269932 0.535417 0.506834 +0 0.405990 0.739465 0.453646 0.493736 +0 0.740104 0.448178 0.496875 0.529613 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_147.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_147.txt new file mode 100644 index 0000000..666ec05 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_147.txt @@ -0,0 +1,18 @@ +0 0.076389 0.130000 0.150000 0.255556 +0 0.284722 0.173333 0.275000 0.342222 +0 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--git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_154.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_154.txt new file mode 100644 index 0000000..6ff5abd --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_154.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +0 0.815333 0.625714 0.294667 0.651429 +0 0.232667 0.417143 0.393333 0.828571 +0 0.358667 0.881429 0.384000 0.237143 +0 0.887333 0.195714 0.217333 0.374286 +0 0.586000 0.227143 0.342667 0.448571 +1 0.512000 0.721429 0.341333 0.557143 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_16.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_16.txt new file mode 100644 index 0000000..031b024 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_16.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +0 0.404667 0.461429 0.241333 0.597143 +0 0.638000 0.408571 0.406667 0.782857 +0 0.492667 0.881429 0.158667 0.237143 +0 0.647333 0.880000 0.180000 0.240000 +0 0.298667 0.797143 0.314667 0.405714 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_160.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_160.txt new file mode 100644 index 0000000..3f67229 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_160.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +0 0.133440 0.569394 0.184960 0.371804 +0 0.323040 0.524836 0.153920 0.338203 +0 0.481600 0.502922 0.138880 0.285610 +1 0.622080 0.467860 0.129920 0.273923 +1 0.744480 0.458364 0.109120 0.228634 +1 0.847520 0.445946 0.084800 0.184806 +1 0.932480 0.436815 0.071040 0.138787 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_161.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_161.txt new file mode 100644 index 0000000..3da7c77 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_161.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +0 0.209333 0.077143 0.085333 0.062857 +0 0.408667 0.464286 0.257333 0.597143 +0 0.637333 0.404286 0.408000 0.802857 +0 0.644000 0.878571 0.181333 0.242857 +0 0.298000 0.797143 0.321333 0.405714 +0 0.504667 0.877143 0.134667 0.245714 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_165.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_165.txt new file mode 100644 index 0000000..4ccc336 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_165.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.314844 0.610882 0.285156 0.468824 +0 0.511523 0.667941 0.236328 0.457059 +1 0.654883 0.736765 0.198047 0.407647 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_166.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_166.txt new file mode 100644 index 0000000..97d8258 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_166.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.412461 0.679743 0.590113 0.331833 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_168.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_168.txt new file mode 100644 index 0000000..c8da6f8 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_168.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.504615 0.518418 0.587692 0.705309 diff --git 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b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_179.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.486951 0.244662 0.241300 0.487544 +1 0.370879 0.656139 0.245421 0.442171 +0 0.593864 0.720641 0.237179 0.460854 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_18.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_18.txt new file mode 100644 index 0000000..f110f06 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_18.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +0 0.244186 0.638254 0.318605 0.548857 +0 0.505814 0.537422 0.288372 0.455301 +0 0.714535 0.419958 0.256977 0.465696 +0 0.459302 0.328482 0.260465 0.357588 +0 0.231395 0.383576 0.295349 0.359667 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_180.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_180.txt new file mode 100644 index 0000000..3bd61b6 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_180.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.399020 0.533245 0.605882 0.731383 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_181.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_181.txt new file mode 100644 index 0000000..79393d5 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_181.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +0 0.506757 0.275676 0.370270 0.461261 +0 0.295270 0.609009 0.306757 0.400000 +0 0.472973 0.759459 0.294595 0.401802 +0 0.731081 0.584685 0.321622 0.441441 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_184.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_184.txt new file mode 100644 index 0000000..4be46b4 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_184.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +0 0.426270 0.455729 0.452148 0.505208 +0 0.307373 0.308268 0.386230 0.423828 +0 0.562500 0.760417 0.364258 0.437500 +0 0.245605 0.756836 0.353516 0.470703 +0 0.726318 0.279297 0.414551 0.481771 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_19.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_19.txt new file mode 100644 index 0000000..f1a28bb --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_19.txt @@ -0,0 +1,22 @@ +0 0.166420 0.144295 0.328391 0.280049 +0 0.498147 0.230933 0.345441 0.261745 +0 0.074500 0.040879 0.141586 0.080537 +0 0.308377 0.025015 0.323202 0.048810 +0 0.388065 0.191580 0.291327 0.250153 +0 0.391401 0.042404 0.269830 0.083588 +0 0.361379 0.192190 0.350630 0.253813 +0 0.096738 0.369433 0.191994 0.292251 +0 0.062268 0.579927 0.123054 0.286150 +0 0.284655 0.477730 0.367680 0.325808 +0 0.512602 0.481391 0.328391 0.257474 +0 0.827650 0.479866 0.344700 0.288591 +0 0.738325 0.307810 0.306894 0.223917 +0 0.848036 0.118975 0.303929 0.235509 +0 0.655300 0.104027 0.281690 0.206833 +0 0.429948 0.736425 0.361749 0.275778 +0 0.772424 0.805369 0.361749 0.303844 +0 0.931060 0.620805 0.137880 0.277608 +0 0.674574 0.629347 0.324685 0.193411 +0 0.895478 0.873703 0.209044 0.251373 +0 0.572276 0.948749 0.381023 0.102502 +0 0.166420 0.868212 0.331357 0.263575 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_191.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_191.txt new file mode 100644 index 0000000..fae5075 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_191.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.501667 0.515833 0.980000 0.858333 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_192.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_192.txt new file mode 100644 index 0000000..146539a --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_192.txt @@ -0,0 +1,33 @@ +1 0.498750 0.365966 0.066250 0.098555 +0 0.485625 0.288436 0.050000 0.111695 +0 0.485938 0.186597 0.065625 0.141919 +0 0.449062 0.158344 0.080625 0.161629 +0 0.014687 0.388962 0.028125 0.186597 +0 0.036875 0.503942 0.072500 0.119580 +0 0.043125 0.676741 0.062500 0.162943 +0 0.011250 0.601183 0.021250 0.101183 +0 0.042500 0.813403 0.057500 0.139290 +0 0.030625 0.924442 0.057500 0.151117 +0 0.241563 0.838371 0.084375 0.160315 +0 0.202500 0.391590 0.078750 0.157687 +0 0.284687 0.381078 0.080625 0.173456 +0 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b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_21.txt new file mode 100644 index 0000000..ed7de4c --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_21.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.414006 0.682637 0.582904 0.331190 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_215.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_215.txt new file mode 100644 index 0000000..4834b26 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_215.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +0 0.265333 0.532222 0.472000 0.806667 +0 0.712667 0.403333 0.465333 0.766667 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_222.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_222.txt new file mode 100644 index 0000000..29d2b67 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_222.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.526000 0.494630 0.948000 0.788783 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_23.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_23.txt new file mode 100644 index 0000000..4bed615 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_23.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.502692 0.451643 0.577692 0.606573 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_234.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_234.txt new file mode 100644 index 0000000..d04f40d --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_234.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +0 0.298000 0.798571 0.318667 0.402857 +0 0.404667 0.457143 0.249333 0.600000 +0 0.638000 0.408571 0.409333 0.788571 +0 0.642667 0.875714 0.184000 0.248571 +0 0.503333 0.877143 0.134667 0.240000 +0 0.200000 0.080000 0.088000 0.085714 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_237.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_237.txt new file mode 100644 index 0000000..a3b386c --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_237.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.314258 0.605000 0.288672 0.490000 +0 0.510156 0.665882 0.243750 0.464706 +1 0.655273 0.742941 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tomato_248.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_248.txt new file mode 100644 index 0000000..6bdedb1 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_248.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +0 0.212883 0.594228 0.213071 0.333333 +0 0.433887 0.645444 0.264450 0.375778 +0 0.570835 0.482739 0.250850 0.355405 +0 0.339441 0.409593 0.218360 0.247029 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_249.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_249.txt new file mode 100644 index 0000000..9fb349e --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_249.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +0 0.374206 0.391250 0.273189 0.297500 +0 0.604193 0.630625 0.275731 0.273750 +0 0.353240 0.628125 0.243964 0.241250 +1 0.936468 0.685000 0.127065 0.142500 +0 0.519695 0.740000 0.180432 0.112500 +1 0.892630 0.791875 0.156290 0.148750 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_25.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_25.txt new file mode 100644 index 0000000..c1d43f4 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_25.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.512692 0.493098 0.728462 0.667178 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_252.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_252.txt new file mode 100644 index 0000000..045838a --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_252.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.400980 0.533245 0.621569 0.747340 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_253.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_253.txt new file mode 100644 index 0000000..af4240a --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_253.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +0 0.507432 0.272072 0.371622 0.468468 +0 0.731757 0.586486 0.325676 0.434234 +0 0.474324 0.757658 0.294595 0.405405 +0 0.296622 0.612613 0.306757 0.410811 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_26.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_26.txt new file mode 100644 index 0000000..9dcabe8 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_26.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +0 0.228271 0.577415 0.266113 0.389205 +0 0.481445 0.618608 0.339844 0.481534 +0 0.798340 0.671165 0.295898 0.414773 +0 0.181641 0.502486 0.268555 0.372869 +0 0.279053 0.415128 0.154785 0.242188 +0 0.399658 0.464134 0.210449 0.301847 +0 0.573975 0.398438 0.209473 0.285511 +0 0.515137 0.500355 0.274414 0.362926 +0 0.671875 0.417969 0.225586 0.225142 +0 0.802979 0.559304 0.303223 0.480824 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_27.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_27.txt new file mode 100644 index 0000000..2598ab0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_27.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +0 0.254167 0.566416 0.391667 0.476190 +0 0.665000 0.566416 0.366667 0.456140 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_270.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_270.txt new file mode 100644 index 0000000..98adbfd --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_270.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.746250 0.585455 0.167500 0.218182 +1 0.541250 0.643636 0.142500 0.203636 +1 0.576250 0.450909 0.137500 0.181818 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_271.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_271.txt new file mode 100644 index 0000000..6711d98 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_271.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +0 0.436157 0.273636 0.356511 0.543636 +0 0.310999 0.716364 0.341340 0.490909 +0 0.648546 0.723636 0.366625 0.505455 +0 0.906448 0.673636 0.187105 0.572727 +0 0.807838 0.233636 0.384324 0.463636 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_272.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_272.txt new file mode 100644 index 0000000..31fcd49 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_272.txt @@ -0,0 +1,24 @@ +0 0.125000 0.154286 0.152857 0.302857 +0 0.216429 0.080000 0.147143 0.154286 +0 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index 0000000..aa51630 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_275.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.265487 0.474118 0.467257 0.628235 +0 0.638053 0.620000 0.483186 0.647059 +0 0.736283 0.440000 0.477876 0.545882 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_278.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_278.txt new file mode 100644 index 0000000..d95f71e --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_278.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +0 0.297500 0.502004 0.346667 0.410822 +0 0.528333 0.668337 0.375000 0.402806 +0 0.686250 0.461423 0.369167 0.421844 +0 0.446667 0.301102 0.266667 0.225451 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_28.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_28.txt new file mode 100644 index 0000000..508ba13 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_28.txt @@ -0,0 +1,17 @@ +1 0.150418 0.198000 0.105850 0.156000 +1 0.068245 0.102000 0.108635 0.156000 +1 0.208914 0.098000 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100644 index 0000000..89884b7 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_44.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.500833 0.518333 0.975000 0.860000 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_45.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_45.txt new file mode 100644 index 0000000..cae9bf6 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_45.txt @@ -0,0 +1,33 @@ +1 0.499063 0.364652 0.063125 0.095926 +0 0.487187 0.289093 0.053125 0.107753 +0 0.484687 0.189882 0.064375 0.140604 +0 0.448750 0.164258 0.080000 0.152431 +0 0.400313 0.268725 0.078125 0.161629 +0 0.361250 0.391590 0.077500 0.165572 +0 0.415938 0.470434 0.064375 0.131406 +0 0.284375 0.381078 0.077500 0.165572 +0 0.202187 0.392247 0.076875 0.151117 +0 0.290625 0.118922 0.077500 0.153745 +0 0.243125 0.835085 0.081250 0.159001 +0 0.350000 0.598555 0.071250 0.137976 +0 0.370625 0.649146 0.086250 0.168200 +0 0.431563 0.749671 0.081875 0.153745 +0 0.462813 0.870565 0.071875 0.140604 +1 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100644 index 0000000..a515a36 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_68.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.485000 0.557540 0.856667 0.702381 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_69.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_69.txt new file mode 100644 index 0000000..a5f4daf --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_69.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +0 0.278906 0.267084 0.542188 0.509112 +0 0.404167 0.738041 0.455208 0.493166 +0 0.743229 0.449032 0.495833 0.525626 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_73.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_73.txt new file mode 100644 index 0000000..9a18768 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/Riped tomato_73.txt @@ -0,0 +1,17 @@ +0 0.195139 0.803333 0.284722 0.393333 +0 0.047222 0.898889 0.091667 0.197778 +0 0.133333 0.651111 0.219444 0.226667 +0 0.095139 0.405556 0.187500 0.322222 +0 0.081250 0.138889 0.159722 0.273333 +0 0.283333 0.166667 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a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_101.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_101.txt new file mode 100644 index 0000000..48f9300 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_101.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.442263 0.421583 0.415704 0.257554 +1 0.048499 0.789928 0.094688 0.113669 +1 0.177829 0.538129 0.353349 0.179856 +1 0.151270 0.863309 0.300231 0.105036 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_102.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_102.txt new file mode 100644 index 0000000..00f4f70 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_102.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.479827 0.489286 0.654179 0.764286 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_103.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_103.txt new file mode 100644 index 0000000..81e4b4f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_103.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.424939 0.368464 0.294118 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index 0000000..b900112 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_142.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.204375 0.320000 0.406250 0.630000 +1 0.200000 0.810000 0.397500 0.380000 +1 0.523750 0.430000 0.375000 0.540000 +1 0.735625 0.334167 0.136250 0.245000 +1 0.746875 0.610000 0.233750 0.320000 +1 0.897500 0.748333 0.197500 0.266667 +0 0.893125 0.352500 0.213750 0.295000 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_151.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_151.txt new file mode 100644 index 0000000..5b7e669 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_151.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.355000 0.548961 0.163333 0.243323 +1 0.390000 0.900593 0.113333 0.198813 +1 0.660833 0.594955 0.158333 0.270030 +1 0.770833 0.562315 0.151667 0.258160 +1 0.510833 0.321958 0.161667 0.264095 +1 0.667500 0.323442 0.165000 0.249258 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_158.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_158.txt new file mode 100644 index 0000000..0680f4f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_158.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.332813 0.377670 0.296875 0.462136 +1 0.643750 0.403883 0.348750 0.485437 +1 0.443750 0.744175 0.311250 0.418447 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_159.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_159.txt new file mode 100644 index 0000000..0dec322 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_159.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.408462 0.790416 0.061538 0.086605 +1 0.423846 0.904734 0.064615 0.086605 +1 0.586923 0.722864 0.155385 0.200924 +1 0.640000 0.545035 0.152308 0.196305 +1 0.452692 0.508083 0.051538 0.071594 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_16.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_16.txt new file mode 100644 index 0000000..207029b --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_16.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.496875 0.218750 0.268750 0.316964 +1 0.300625 0.352679 0.226250 0.272321 +1 0.165000 0.577009 0.315000 0.448661 +1 0.519375 0.658482 0.396250 0.504464 +1 0.721250 0.484375 0.337500 0.482143 +1 0.861875 0.349330 0.243750 0.395089 +1 0.641250 0.200893 0.135000 0.187500 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_163.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_163.txt new file mode 100644 index 0000000..bdccaef --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_163.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.441109 0.423741 0.431871 0.256115 +1 0.172055 0.536691 0.341801 0.174101 +1 0.043880 0.785612 0.085450 0.116547 +1 0.142032 0.851079 0.272517 0.143885 +1 0.023095 0.599281 0.043880 0.097842 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_165.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_165.txt new file mode 100644 index 0000000..53ae509 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_165.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.420037 0.372141 0.288603 0.343137 +1 0.472580 0.642157 0.284620 0.319444 +1 0.697917 0.350899 0.313113 0.347222 +0 0.965993 0.525327 0.068015 0.287582 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_17.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_17.txt new file mode 100644 index 0000000..648e3a2 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_17.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.313505 0.564202 0.401929 0.568093 +1 0.707395 0.501946 0.430868 0.459144 +1 0.485531 0.348249 0.398714 0.400778 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_173.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_173.txt new file mode 100644 index 0000000..ff3d497 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_173.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.755682 0.630938 0.448052 0.574909 +0 0.324675 0.630938 0.418831 0.557856 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_179.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_179.txt new file mode 100644 index 0000000..c2799d5 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_179.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +0 0.250625 0.477993 0.288750 0.286972 +1 0.752500 0.477993 0.282500 0.294014 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_189.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_189.txt new file mode 100644 index 0000000..dc7c7da --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_189.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.503750 0.544776 0.640000 0.594527 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_193.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_193.txt new file mode 100644 index 0000000..2c7ce04 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_193.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.256923 0.457436 0.427692 0.549744 +1 0.437308 0.383590 0.203846 0.373333 +1 0.708462 0.478462 0.470769 0.544615 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_198.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_198.txt new file mode 100644 index 0000000..12d03fe --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_198.txt @@ -0,0 +1,11 @@ +1 0.344841 0.264423 0.205339 0.295000 +1 0.246471 0.437500 0.149769 0.208462 +1 0.351835 0.459135 0.159266 0.200192 +1 0.660357 0.256346 0.196740 0.307692 +1 0.756609 0.443173 0.169020 0.149038 +1 0.609535 0.447885 0.182880 0.155385 +1 0.176976 0.588173 0.226643 0.368654 +1 0.374294 0.642596 0.244995 0.349423 +1 0.526181 0.703558 0.249230 0.368654 +1 0.638989 0.625769 0.241786 0.338077 +1 0.807431 0.593750 0.214964 0.312500 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_20.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_20.txt new file mode 100644 index 0000000..3b21213 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_20.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.260417 0.249609 0.431944 0.225781 +1 0.793056 0.571875 0.319444 0.175000 +1 0.506250 0.579688 0.320833 0.193750 +1 0.332639 0.464062 0.365278 0.210938 +1 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0000000..144e673 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_204.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +1 0.206250 0.325000 0.410000 0.636667 +1 0.206250 0.806667 0.410000 0.386667 +1 0.549375 0.447500 0.338750 0.501667 +1 0.738750 0.316667 0.135000 0.220000 +1 0.741875 0.614167 0.253750 0.308333 +1 0.895625 0.748333 0.191250 0.270000 +1 0.447500 0.951667 0.145000 0.096667 +0 0.895625 0.353333 0.208750 0.296667 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_209.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_209.txt new file mode 100644 index 0000000..7e291b0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_209.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.501190 0.494764 0.585714 0.741710 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_210.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_210.txt new file mode 100644 index 0000000..ff4dadb --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_210.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.508167 0.526136 0.700544 0.684091 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_213.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_213.txt new file mode 100644 index 0000000..4c8ddf5 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_213.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.352500 0.544510 0.161667 0.258160 +1 0.660833 0.594955 0.158333 0.270030 +1 0.390000 0.893175 0.103333 0.207715 +1 0.505833 0.317507 0.155000 0.267062 +1 0.665833 0.316024 0.158333 0.264095 +1 0.771667 0.547478 0.153333 0.264095 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_214.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_214.txt new file mode 100644 index 0000000..0220dc3 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_214.txt @@ -0,0 +1,9 @@ +1 0.388577 0.400894 0.250936 0.324888 +1 0.195225 0.621461 0.218165 0.309985 +1 0.294476 0.680328 0.236891 0.329359 +1 0.511236 0.652012 0.207865 0.311475 +1 0.524345 0.354694 0.172285 0.286140 +1 0.617978 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a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_228.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_228.txt new file mode 100644 index 0000000..8c8705c --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_228.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.054000 0.387143 0.105333 0.442857 +1 0.286000 0.265714 0.292000 0.525714 +1 0.274667 0.758571 0.322667 0.482857 +1 0.569333 0.657143 0.325333 0.685714 +1 0.849333 0.831429 0.290667 0.337143 +1 0.529333 0.095714 0.269333 0.185714 +1 0.875333 0.377143 0.249333 0.605714 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_23.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_23.txt new file mode 100644 index 0000000..e795c13 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_23.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.497619 0.493892 0.580952 0.743455 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_232.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_232.txt new file mode 100644 index 0000000..ddaeafe --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_232.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.276111 0.473333 0.263333 0.406667 +1 0.483889 0.697500 0.307778 0.418333 +1 0.475556 0.310833 0.271111 0.368333 +1 0.682222 0.420833 0.295556 0.448333 +1 0.781667 0.137500 0.307778 0.271667 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_233.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_233.txt new file mode 100644 index 0000000..803bd33 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_233.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.100000 0.574444 0.162500 0.237778 +1 0.283750 0.535556 0.222500 0.306667 +1 0.498750 0.500000 0.217500 0.386667 +0 0.717500 0.524444 0.220000 0.346667 +0 0.900000 0.523333 0.180000 0.291111 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_235.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_235.txt new file mode 100644 index 0000000..cbf98e7 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_235.txt @@ -0,0 +1,2 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b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_243.txt new file mode 100644 index 0000000..52caa8b --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_243.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +1 0.216872 0.301302 0.416365 0.303646 +1 0.511586 0.116146 0.365677 0.226042 +1 0.709631 0.048958 0.247647 0.096875 +1 0.597031 0.404687 0.380159 0.244792 +1 0.725561 0.262760 0.207096 0.143229 +1 0.912744 0.326823 0.174511 0.143229 +1 0.902969 0.541146 0.175235 0.129167 +1 0.663287 0.722135 0.299783 0.209896 +1 0.360970 0.873177 0.297610 0.205729 +1 0.285301 0.629948 0.340333 0.249479 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_244.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_244.txt new file mode 100644 index 0000000..3f900f0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_244.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.431877 0.615234 0.282776 0.425781 +1 0.580977 0.330078 0.267352 0.472656 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_249.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_249.txt new file mode 100644 index 0000000..c976264 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_249.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.499500 0.539938 0.677000 0.633817 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_250.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_250.txt new file mode 100644 index 0000000..a13a8da --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_250.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.498125 0.545398 0.656250 0.613184 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_253.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_253.txt new file mode 100644 index 0000000..7012afe --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_253.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.504559 0.551724 0.656535 0.674330 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_255.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_255.txt new file mode 100644 index 0000000..c654b0e --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_255.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.354101 0.414188 0.335962 0.443936 +1 0.702681 0.440503 0.335962 0.459954 +1 0.819401 0.756293 0.269716 0.391304 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_258.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_258.txt new file mode 100644 index 0000000..daf6a27 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_258.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.289000 0.514243 0.306000 0.380810 +1 0.514500 0.657421 0.253000 0.334333 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_26.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_26.txt new file mode 100644 index 0000000..f9c1ea7 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_26.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.573750 0.618421 0.367500 0.473684 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_260.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_260.txt new file mode 100644 index 0000000..1553d6f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_260.txt @@ -0,0 +1,11 @@ +1 0.171650 0.585769 0.222408 0.357308 +1 0.372690 0.647500 0.252310 0.346154 +1 0.526181 0.699519 0.251283 0.363654 +1 0.650218 0.625000 0.232161 0.339615 +1 0.811152 0.592981 0.215991 0.320577 +1 0.236845 0.437500 0.151822 0.230769 +1 0.344328 0.277308 0.212782 0.326923 +1 0.363065 0.460769 0.158368 0.193846 +1 0.510074 0.349327 0.259882 0.349423 +1 0.651822 0.258077 0.209702 0.317308 +1 0.733124 0.434327 0.220354 0.131346 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_265.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_265.txt new file mode 100644 index 0000000..0e67b79 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_265.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.313505 0.549808 0.401929 0.570881 +1 0.705788 0.492337 0.434084 0.440613 +1 0.483923 0.325670 0.401929 0.360153 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_266.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_266.txt new file mode 100644 index 0000000..d4314ee --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_266.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +1 0.209375 0.325000 0.416250 0.636667 +1 0.203125 0.801667 0.403750 0.396667 +1 0.433125 0.950833 0.151250 0.098333 +1 0.530000 0.442500 0.372500 0.508333 +1 0.749375 0.610000 0.238750 0.303333 +1 0.891875 0.746667 0.198750 0.270000 +1 0.733750 0.322500 0.145000 0.231667 +0 0.892500 0.350833 0.215000 0.288333 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_271.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_271.txt new file mode 100644 index 0000000..84f1935 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_271.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.511797 0.518182 0.707804 0.668182 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_276.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_276.txt new file mode 100644 index 0000000..0a5238f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_276.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.304688 0.668620 0.177734 0.217448 +1 0.637695 0.689453 0.156250 0.227865 +1 0.458496 0.542318 0.122070 0.154948 +1 0.665527 0.371745 0.131836 0.170573 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_28.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_28.txt new file mode 100644 index 0000000..c8085c4 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_28.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.509167 0.317507 0.155000 0.272997 +1 0.660833 0.304154 0.138333 0.210682 +1 0.660833 0.600890 0.158333 0.258160 +1 0.761667 0.551929 0.166667 0.261128 +1 0.354167 0.547478 0.161667 0.252226 +1 0.391667 0.894659 0.100000 0.204748 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_281.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_281.txt new file mode 100644 index 0000000..faf8cea --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_281.txt @@ -0,0 +1,3 @@ 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a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_288.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_288.txt new file mode 100644 index 0000000..8c886eb --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_288.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.052667 0.407143 0.102667 0.471429 +1 0.274667 0.754286 0.325333 0.480000 +1 0.569333 0.650000 0.317333 0.671429 +1 0.852000 0.830000 0.293333 0.340000 +1 0.878000 0.391429 0.244000 0.565714 +1 0.529333 0.092857 0.277333 0.180000 +1 0.290000 0.261429 0.302667 0.517143 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_289.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_289.txt new file mode 100644 index 0000000..dc422ae --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_289.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +1 0.180022 0.407756 0.111965 0.101058 +1 0.204171 0.654524 0.228321 0.260870 +1 0.402305 0.891892 0.113063 0.117509 +0 0.453897 0.478848 0.225027 0.245593 +0 0.519210 0.311398 0.217344 0.239718 +0 0.655873 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a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_296.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_296.txt new file mode 100644 index 0000000..3478124 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_296.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.397362 0.220706 0.361239 0.422151 +1 0.258028 0.374799 0.176606 0.194222 +1 0.277523 0.627608 0.323394 0.446228 +1 0.552179 0.768058 0.331422 0.434992 +1 0.833716 0.691011 0.332569 0.418941 +1 0.583716 0.511236 0.332569 0.348315 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_3.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_3.txt new file mode 100644 index 0000000..d1adf96 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_3.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.501875 0.547264 0.633750 0.597015 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_30.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_30.txt new file mode 100644 index 0000000..fab38fc --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_30.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.308594 0.666016 0.169922 0.214844 +1 0.457031 0.541667 0.119141 0.156250 +1 0.639160 0.688802 0.151367 0.218750 +1 0.662598 0.378906 0.120117 0.151042 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_32.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_32.txt new file mode 100644 index 0000000..a85034f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_32.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.351250 0.365000 0.361875 0.426667 +1 0.277187 0.754167 0.271875 0.376111 +1 0.102969 0.470000 0.205313 0.467778 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_34.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_34.txt new file mode 100644 index 0000000..b9a2e82 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_34.txt @@ -0,0 +1,11 @@ +1 0.521333 0.154309 0.213333 0.298597 +1 0.306333 0.312124 0.207333 0.295591 +1 0.171333 0.671343 0.164000 0.246493 +1 0.167667 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mode 100644 index 0000000..210eb67 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_40.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.481268 0.535156 0.662824 0.835938 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_41.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_41.txt new file mode 100644 index 0000000..5670e22 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_41.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.426164 0.373775 0.300858 0.339869 +1 0.465380 0.649306 0.289828 0.316585 +1 0.716146 0.340686 0.283395 0.347222 +1 0.963388 0.289011 0.073223 0.208742 +0 0.966605 0.533292 0.066789 0.283088 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_46.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_46.txt new file mode 100644 index 0000000..4542f35 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_46.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.099375 0.577778 0.166250 0.204444 +1 0.282500 0.536667 0.222500 0.291111 +0 0.500000 0.496667 0.215000 0.371111 +0 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+++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_55.txt @@ -0,0 +1,11 @@ +1 0.216872 0.294010 0.420710 0.309896 +1 0.536930 0.129167 0.375815 0.257292 +1 0.716872 0.266667 0.253440 0.141667 +1 0.905865 0.328906 0.181028 0.161979 +1 0.908038 0.543750 0.176684 0.114583 +1 0.609341 0.392969 0.328023 0.247396 +1 0.706734 0.041667 0.217234 0.082292 +1 0.292180 0.635156 0.354091 0.230729 +1 0.657495 0.730208 0.299783 0.196875 +1 0.905865 0.557031 0.149167 0.126562 +1 0.358798 0.895052 0.317886 0.176563 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_57.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_57.txt new file mode 100644 index 0000000..4765965 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_57.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.381062 0.691016 0.404157 0.277344 +1 0.711316 0.690234 0.401848 0.271094 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_6.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_6.txt new file mode 100644 index 0000000..c4bdb34 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_6.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.260000 0.455897 0.420000 0.536410 +1 0.705769 0.480000 0.463846 0.549744 +1 0.433462 0.375897 0.239231 0.364103 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_65.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_65.txt new file mode 100644 index 0000000..f1405ce --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_65.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +1 0.413000 0.722222 0.442000 0.495495 +1 0.098000 0.668168 0.192000 0.363363 +1 0.219000 0.436937 0.434000 0.339339 +1 0.404000 0.178679 0.372000 0.213213 +1 0.498000 0.537538 0.312000 0.258258 +1 0.612000 0.501502 0.276000 0.270270 +1 0.841000 0.627628 0.318000 0.468468 +1 0.872000 0.234234 0.256000 0.426426 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_66.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_66.txt new file mode 100644 index 0000000..a61c928 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_66.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.509146 0.549808 0.640244 0.678161 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_72.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_72.txt new file mode 100644 index 0000000..7ba1b8f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_72.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.289500 0.511244 0.297000 0.374813 +1 0.515000 0.660420 0.250000 0.331334 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_75.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_75.txt new file mode 100644 index 0000000..1408308 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_75.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.722917 0.502216 0.412500 0.703102 +0 0.332500 0.647710 0.405000 0.672083 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_76.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_76.txt new file mode 100644 index 0000000..60f1f70 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_76.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.241888 0.673465 0.356913 0.496053 +1 0.602163 0.653289 0.333821 0.491667 +1 0.377960 0.492763 0.286466 0.473246 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_78.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_78.txt new file mode 100644 index 0000000..5c46541 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_78.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.493750 0.218750 0.267500 0.334821 +1 0.622500 0.191964 0.175000 0.183036 +1 0.860000 0.347098 0.255000 0.395089 +1 0.721875 0.475446 0.333750 0.473214 +1 0.518750 0.666295 0.400000 0.529018 +1 0.303750 0.364955 0.242500 0.301339 +1 0.185625 0.564732 0.358750 0.500000 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_79.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_79.txt new file mode 100644 index 0000000..75c8fb8 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_79.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.313505 0.578000 0.401929 0.588000 +1 0.699357 0.506000 0.427653 0.468000 +1 0.482315 0.336000 0.398714 0.360000 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_8.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_8.txt new file mode 100644 index 0000000..16cb272 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_8.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.512308 0.513503 0.670769 0.553241 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_80.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_80.txt new file mode 100644 index 0000000..fe7682f --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_80.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.896250 0.750000 0.197500 0.270000 +1 0.209375 0.320833 0.416250 0.631667 +1 0.209375 0.805833 0.416250 0.381667 +1 0.506875 0.453333 0.418750 0.486667 +1 0.747500 0.611667 0.235000 0.313333 +1 0.731875 0.331667 0.146250 0.243333 +0 0.893125 0.352500 0.213750 0.298333 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_82.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_82.txt new file mode 100644 index 0000000..efe3c84 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_82.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.255556 0.251563 0.441667 0.232813 +1 0.452083 0.322656 0.373611 0.189062 +1 0.329861 0.464453 0.365278 0.203906 +1 0.503472 0.580859 0.326389 0.191406 +1 0.795833 0.573828 0.308333 0.188281 +1 0.715972 0.607031 0.231944 0.179688 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_85.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_85.txt new file mode 100644 index 0000000..e3460e4 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_85.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.500595 0.493019 0.594048 0.738220 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_87.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_87.txt new file mode 100644 index 0000000..215c4f0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_87.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.586605 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+++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_90.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.354167 0.548961 0.161667 0.267062 +1 0.389167 0.900593 0.105000 0.198813 +1 0.509167 0.317507 0.155000 0.272997 +1 0.660833 0.597923 0.158333 0.264095 +1 0.762500 0.532641 0.168333 0.299703 +1 0.664167 0.308605 0.158333 0.267062 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_91.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_91.txt new file mode 100644 index 0000000..4c1d5c1 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_91.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.308594 0.668620 0.164062 0.217448 +1 0.637207 0.684896 0.149414 0.226562 +1 0.459961 0.544271 0.117188 0.148438 +1 0.664062 0.371094 0.115234 0.156250 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_93.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_93.txt new file mode 100644 index 0000000..7fce7ae --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_93.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.350313 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b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_96.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.336875 0.377670 0.303750 0.458252 +1 0.445312 0.741262 0.304375 0.414563 +1 0.648750 0.402427 0.345000 0.488350 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_97.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_97.txt new file mode 100644 index 0000000..dec9ec0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_97.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.639231 0.543880 0.153846 0.205543 +1 0.591538 0.723441 0.161538 0.206697 +1 0.406154 0.800231 0.060000 0.071594 +1 0.465000 0.760970 0.130000 0.203233 +1 0.423846 0.907044 0.058462 0.084296 +1 0.454615 0.507506 0.047692 0.079677 diff --git a/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_99.txt b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_99.txt new file mode 100644 index 0000000..8eaf618 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/train/labels/unriped tomato_99.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +1 0.184375 0.432836 0.283750 0.494670 +1 0.348750 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tomato_217.jpeg new file mode 100644 index 0000000..16fb724 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_217.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_22.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_22.jpeg new file mode 100644 index 0000000..25a455d Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_22.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_245.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_245.jpeg new file mode 100644 index 0000000..cbef455 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_245.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_251.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_251.jpeg new file mode 100644 index 0000000..1cabbd8 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_251.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_273.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_273.jpeg new file mode 100644 index 0000000..ec6a7dc Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_273.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_277.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_277.jpeg new file mode 100644 index 0000000..fc929f4 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_277.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_4.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_4.jpeg new file mode 100644 index 0000000..88b0017 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_4.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_43.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_43.jpeg new file mode 100644 index 0000000..7f4f0f3 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_43.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_51.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_51.jpeg new file mode 100644 index 0000000..a33746e Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_51.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_7.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_7.jpeg new file mode 100644 index 0000000..b9d4128 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_7.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_74.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_74.jpeg new file mode 100644 index 0000000..d32d026 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_74.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_80.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_80.jpeg new file mode 100644 index 0000000..d2d9bbf Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_80.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_83.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_83.jpeg new file mode 100644 index 0000000..6e12229 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_83.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_99.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_99.jpeg new file mode 100644 index 0000000..cbef455 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/Riped tomato_99.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_10.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_10.jpeg new file mode 100644 index 0000000..853479c Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_10.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_113.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_113.jpeg new file mode 100644 index 0000000..c18bba4 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_113.jpeg differ diff --git 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0000000..b2f35df Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_188.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_19.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_19.jpeg new file mode 100644 index 0000000..6ebf5d6 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_19.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_192.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_192.jpeg new file mode 100644 index 0000000..c97e349 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_192.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_196.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_196.jpeg new file mode 100644 index 0000000..853479c Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_196.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_221.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_221.jpeg new file mode 100644 index 0000000..0a9b7c6 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_221.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_229.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_229.jpeg new file mode 100644 index 0000000..2fdf82a Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_229.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_24.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_24.jpeg new file mode 100644 index 0000000..1edb747 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_24.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_25.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_25.jpeg new file mode 100644 index 0000000..3766989 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_25.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_256.jpeg 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tomato_63.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_67.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_67.jpeg new file mode 100644 index 0000000..b246396 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_67.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_68.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_68.jpeg new file mode 100644 index 0000000..b4f4786 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_68.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_71.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_71.jpeg new file mode 100644 index 0000000..8620016 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_71.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_74.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_74.jpeg new file mode 100644 index 0000000..011da4c Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_74.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_81.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_81.jpeg new file mode 100644 index 0000000..6ebf5d6 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_81.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_86.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_86.jpeg new file mode 100644 index 0000000..1edb747 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_86.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_9.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_9.jpeg new file mode 100644 index 0000000..53b7cac Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_9.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_98.jpeg b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_98.jpeg new file mode 100644 index 0000000..edc2316 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/images/unriped tomato_98.jpeg differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels.cache b/datasets/TomatoData/val/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..189b902 Binary files /dev/null and b/datasets/TomatoData/val/labels.cache differ diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/Riped tomato_100.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/Riped tomato_100.txt new file mode 100644 index 0000000..90661fd --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/Riped tomato_100.txt @@ -0,0 +1,15 @@ +1 0.460000 0.480469 0.131429 0.164062 +1 0.617143 0.421875 0.120000 0.164062 +1 0.621429 0.587891 0.122857 0.160156 +1 0.624286 0.783203 0.105714 0.152344 +1 0.570000 0.837891 0.094286 0.136719 +1 0.497143 0.779297 0.120000 0.175781 +1 0.468571 0.642578 0.125714 0.152344 +1 0.077143 0.099609 0.114286 0.152344 +1 0.151429 0.189453 0.108571 0.152344 +1 0.241429 0.203125 0.105714 0.156250 +1 0.328571 0.244141 0.091429 0.128906 +1 0.548571 0.220703 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b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_188.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.503000 0.475926 0.654000 0.538889 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_19.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_19.txt new file mode 100644 index 0000000..316bfae --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_19.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +0 0.301563 0.736719 0.444792 0.526563 +0 0.231771 0.282813 0.461458 0.562500 +0 0.633854 0.250781 0.328125 0.482812 +0 0.839063 0.391406 0.240625 0.332813 +0 0.797917 0.405469 0.402083 0.539062 +0 0.794792 0.083594 0.316667 0.160938 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_192.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_192.txt new file mode 100644 index 0000000..4cbdcf0 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_192.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.503040 0.503571 0.641337 0.635714 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_196.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped 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tomato_39.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_39.txt new file mode 100644 index 0000000..5c91cdc --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_39.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +1 0.442263 0.462628 0.424942 0.280094 +1 0.044457 0.859559 0.086605 0.121951 +1 0.016744 0.647915 0.031178 0.084186 +1 0.180716 0.579858 0.359122 0.217152 +1 0.181871 0.939811 0.356813 0.115657 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_42.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_42.txt new file mode 100644 index 0000000..183f862 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_42.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +1 0.290000 0.264286 0.286667 0.522857 +1 0.527333 0.097143 0.273333 0.188571 +1 0.054667 0.408571 0.106667 0.434286 +1 0.280667 0.760000 0.310667 0.480000 +1 0.567333 0.657143 0.313333 0.662857 +1 0.854000 0.835714 0.292000 0.328571 +0 0.876667 0.401429 0.246667 0.557143 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_45.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_45.txt new file mode 100644 index 0000000..20b4227 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_45.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +1 0.276111 0.469167 0.254444 0.391667 +1 0.482778 0.696667 0.305556 0.420000 +1 0.678333 0.422500 0.290000 0.428333 +1 0.468889 0.306667 0.262222 0.366667 +1 0.506111 0.071667 0.272222 0.140000 +1 0.778889 0.146667 0.308889 0.290000 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_63.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_63.txt new file mode 100644 index 0000000..4741c23 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_63.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.501875 0.542910 0.633750 0.598259 diff --git a/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_67.txt b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_67.txt new file mode 100644 index 0000000..e6d1a25 --- /dev/null +++ b/datasets/TomatoData/val/labels/unriped tomato_67.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.256538 0.464615 0.426923 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+size 197873 diff --git a/datasets/handleImage/train/订单1807497_51_7116086.jpg b/datasets/handleImage/train/订单1807497_51_7116086.jpg new file mode 100644 index 0000000..d78db8b --- /dev/null +++ b/datasets/handleImage/train/订单1807497_51_7116086.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:5da28492447b3b660a4ca30390d898628b4ce8bdf8b9481192efca6a30077998 +size 119268 diff --git a/datasets/pinganmajia/.DS_Store b/datasets/pinganmajia/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..efb0b82 Binary files /dev/null and b/datasets/pinganmajia/.DS_Store differ diff --git a/datasets/pinganmajia/data.yaml b/datasets/pinganmajia/data.yaml new file mode 100644 index 0000000..6ca8e71 --- /dev/null +++ b/datasets/pinganmajia/data.yaml @@ -0,0 +1,5 @@ +path: F:\Environment\phpstudy_pro\WWW\JJCarDetection\datasets\pinganmajia +train: F:\Environment\phpstudy_pro\WWW\JJCarDetection\datasets\pinganmajia\train\images +val: F:\Environment\phpstudy_pro\WWW\JJCarDetection\datasets\pinganmajia\val\images +nc: 6 +names: ['da_dian_xian','tuo_che_shang_you_che','yi_biao_pan','lun_tai','ping_an_ma_jia','jian_ce_yi'] \ No newline at end of file diff --git a/datasets/pinganmajia/train/.DS_Store b/datasets/pinganmajia/train/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..efb0b82 Binary files /dev/null and b/datasets/pinganmajia/train/.DS_Store differ diff --git a/datasets/pinganmajia/train/classes.txt b/datasets/pinganmajia/train/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..27396f4 --- /dev/null +++ b/datasets/pinganmajia/train/classes.txt @@ -0,0 +1 @@ +ping_an_ma_jia \ No newline at end of file diff --git a/datasets/pinganmajia/train/images/订单1812747_4_7164565.jpg b/datasets/pinganmajia/train/images/订单1812747_4_7164565.jpg new file mode 100644 index 0000000..470e6cc --- /dev/null +++ b/datasets/pinganmajia/train/images/订单1812747_4_7164565.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid 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0000000..6443eda --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805580_51_7098406.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.706196 0.362201 0.690449 0.478997 0.856787 0.517057 0.869580 0.389759 0.706196 0.358262 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805583_51_7098571.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805583_51_7098571.txt new file mode 100644 index 0000000..ebc61f8 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805583_51_7098571.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.305725 0.224441 0.296980 0.341235 0.543699 0.343863 0.552444 0.217882 0.305725 0.220500 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805587_51_7098669.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805587_51_7098669.txt new file mode 100644 index 0000000..2f153d4 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805587_51_7098669.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.509935 0.166651 0.487049 0.262454 0.613281 0.305764 0.628043 0.198148 0.510673 0.161404 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805592_51_7098703.txt 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@@ -0,0 +1 @@ +6 0.397708 0.509180 0.402969 0.635166 0.658424 0.623350 0.642682 0.498682 0.394219 0.506553 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805735_51_7099895.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805735_51_7099895.txt new file mode 100644 index 0000000..b9113dc --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805735_51_7099895.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.620604 0.269072 0.499542 0.274322 0.509383 0.526289 0.633400 0.514478 0.620604 0.265133 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805736_51_7099971.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805736_51_7099971.txt new file mode 100644 index 0000000..9c31a7e --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805736_51_7099971.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.336471 0.489492 0.336471 0.598418 0.586693 0.597100 0.577943 0.481621 0.327721 0.489492 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805737_51_7101315.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805737_51_7101315.txt new file mode 100644 index 0000000..ca84d8c --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805737_51_7101315.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.369580 0.307083 0.380410 0.597109 0.507378 0.585293 0.498521 0.304453 0.368599 0.307083 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805739_51_7099950.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805739_51_7099950.txt new file mode 100644 index 0000000..07c0522 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805739_51_7099950.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.152720 0.392360 0.171973 0.478980 0.381947 0.454040 0.346947 0.368740 0.150973 0.391050 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805740_51_7099926.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805740_51_7099926.txt new file mode 100644 index 0000000..9c9d77e --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805740_51_7099926.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.409961 0.585293 0.401211 0.665342 0.565690 0.674531 0.567448 0.594482 0.411706 0.581357 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805742_51_7099979.txt 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@@ -0,0 +1 @@ +6 0.441458 0.451436 0.439714 0.534111 0.623437 0.528857 0.625182 0.439619 0.437956 0.447500 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805753_51_7100046.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805753_51_7100046.txt new file mode 100644 index 0000000..d453502 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805753_51_7100046.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.464206 0.272959 0.472956 0.395000 0.719674 0.387129 0.703919 0.270332 0.469453 0.272959 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805763_51_7100277.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805763_51_7100277.txt new file mode 100644 index 0000000..ce89e24 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805763_51_7100277.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.296106 0.463288 0.261111 0.593208 0.509578 0.628642 0.544578 0.510533 0.297856 0.463288 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805765_51_7100237.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1805765_51_7100237.txt new file mode 100644 index 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0000000..637be69 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806652_51_7108355.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.402457 0.465833 0.399547 0.541949 0.711233 0.540634 0.702495 0.459271 0.399547 0.464518 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806653_51_7108388.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806653_51_7108388.txt new file mode 100644 index 0000000..8ffbcdd --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806653_51_7108388.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.108000 0.539402 0.142993 0.650951 0.417712 0.593206 0.377464 0.484284 0.104510 0.540716 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806654_51_7108342.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806654_51_7108342.txt new file mode 100644 index 0000000..12a87f3 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806654_51_7108342.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.477852 0.389759 0.481787 0.480306 0.651079 0.494746 0.631392 0.400254 0.475879 0.387135 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806655_51_7108343.txt 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+++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806821_51_7109957.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.324219 0.530176 0.343464 0.618105 0.530690 0.590537 0.507943 0.505244 0.322474 0.527549 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806822_51_7109905.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806822_51_7109905.txt new file mode 100644 index 0000000..982a697 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806822_51_7109905.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.446706 0.534111 0.432708 0.640410 0.679427 0.658779 0.677682 0.544609 0.448451 0.534111 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806823_51_7109926.txt b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806823_51_7109926.txt new file mode 100644 index 0000000..6b630c3 --- /dev/null +++ b/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806823_51_7109926.txt @@ -0,0 +1 @@ +6 0.318967 0.574788 0.360958 0.667963 0.553433 0.614156 0.509692 0.519669 0.318967 0.573475 diff --git a/datasets/xianshiping/train/labels/订单1806827_51_7110069.txt 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--git a/datasets/检测仪/train/images/.DS_Store b/datasets/检测仪/train/images/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..cf1936c Binary files /dev/null and b/datasets/检测仪/train/images/.DS_Store differ diff --git a/datasets/检测仪/train/images/订单1804264_51_7086683.jpg b/datasets/检测仪/train/images/订单1804264_51_7086683.jpg new file mode 100644 index 0000000..a46dd46 --- /dev/null +++ b/datasets/检测仪/train/images/订单1804264_51_7086683.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:ae5b993f0ba0c257198174339a21d95af9d785f35538d5c64ae6e7001e3de55a +size 94842 diff --git a/datasets/检测仪/train/images/订单1804266_51_7086351.jpg b/datasets/检测仪/train/images/订单1804266_51_7086351.jpg new file mode 100644 index 0000000..11babde --- /dev/null +++ b/datasets/检测仪/train/images/订单1804266_51_7086351.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:39a26ea58dd356c85ece347c093731fcab2df74eee98926197ca715ad0179cc4 +size 115537 diff --git 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mode 100644 index 0000000..2f48374 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.701.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:3f8228958d4f524b552c7b0b519f040308e0f035550d122d109071e45788ca1d +size 23297 diff --git a/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.718.jpg b/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.718.jpg new file mode 100644 index 0000000..6e8aa39 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.718.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:c993df7a884658725db59fd4da7c559bc0b84ec638d9b7b634d17b1cd4a390eb +size 17430 diff --git a/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.731.jpg b/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.731.jpg new file mode 100644 index 0000000..5197a59 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.731.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:50bf3fe7029191fd576eda5f3223d5ae5eda0a9a6610c1b17858da34235ce429 +size 39990 diff --git a/datasets/猫狗/train/images/dog_dog.814.jpg 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b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.227.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.521205 0.535821 0.810268 0.928358 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.255.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.255.txt new file mode 100644 index 0000000..d105a5c --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.255.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.510020 0.521000 0.967936 0.958000 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.296.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.296.txt new file mode 100644 index 0000000..af3059b --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.296.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.588972 0.555000 0.802005 0.850000 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.301.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.301.txt new file mode 100644 index 0000000..74092c4 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.301.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.510116 0.506873 0.979769 0.986254 \ No newline at end of file diff --git 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b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.425.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.532544 0.480000 0.863905 0.946667 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.43.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.43.txt new file mode 100644 index 0000000..a489dc4 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.43.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.609551 0.659000 0.617978 0.662000 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.430.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.430.txt new file mode 100644 index 0000000..e5edac5 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.430.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.486076 0.501101 0.967089 0.997797 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.544.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.544.txt new file mode 100644 index 0000000..1d38ea0 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.544.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.528056 0.440000 0.418838 0.544000 \ No newline at end of file diff --git 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b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.803.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.331000 0.509036 0.474000 0.981928 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.898.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.898.txt new file mode 100644 index 0000000..2e602d9 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.898.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.527875 0.510345 0.937282 0.979310 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.902.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.902.txt new file mode 100644 index 0000000..9db4620 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.902.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.510000 0.495455 0.408000 0.978788 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.963.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.963.txt new file mode 100644 index 0000000..f9a3e36 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.963.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.347695 0.506667 0.683367 0.986667 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.966.txt b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.966.txt new file mode 100644 index 0000000..22ddc54 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/cat_cat.966.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.529000 0.517287 0.942000 0.965426 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/classes.txt b/datasets/猫狗/train/labels/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..c786c6e --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/classes.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +猫 +狗 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.184.txt b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.184.txt new file mode 100644 index 0000000..41b8b57 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.184.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.497630 0.505010 0.966825 0.989980 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.185.txt b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.185.txt new file mode 100644 index 0000000..b2c4ed3 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.185.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.501157 0.536000 0.997685 0.928000 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.263.txt b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.263.txt new file mode 100644 index 0000000..ce600d8 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.263.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.304609 0.657407 0.605210 0.679894 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.29.txt b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.29.txt new file mode 100644 index 0000000..518af33 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.29.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.373000 0.444149 0.654000 0.553191 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.30.txt b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.30.txt new file mode 100644 index 0000000..71b2192 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.30.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.498927 0.514223 0.770386 0.971554 \ No newline at end of file diff --git a/datasets/猫狗/train/labels/dog_dog.37.txt 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a/datasets/猫狗/val/labels/cat.2078.txt b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2078.txt new file mode 100644 index 0000000..ca3195c --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2078.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.547094 0.504000 0.905812 0.992000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/cat.2079.txt b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2079.txt new file mode 100644 index 0000000..95126fa --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2079.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.533333 0.487593 0.720988 0.732010 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/cat.2080.txt b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2080.txt new file mode 100644 index 0000000..9128cd4 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2080.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.575532 0.529000 0.751064 0.922000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/cat.2081.txt b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2081.txt new file mode 100644 index 0000000..52fb4e0 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2081.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.514583 0.487448 0.945833 0.774059 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/cat.2082.txt b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2082.txt new file mode 100644 index 0000000..f28faab --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/cat.2082.txt @@ -0,0 +1 @@ +0 0.462382 0.502083 0.485893 0.995833 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/classes.txt b/datasets/猫狗/val/labels/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..2bb1f2c --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/classes.txt @@ -0,0 +1 @@ +dashboard diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2000.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2000.txt new file mode 100644 index 0000000..b181936 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2000.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.572500 0.547198 0.675000 0.905605 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2001.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2001.txt new file mode 100644 index 0000000..743d1b6 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2001.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.497674 0.491228 0.911628 0.947368 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2002.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2002.txt new file mode 100644 index 0000000..cc60df6 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2002.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.432181 0.513000 0.417553 0.802000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2003.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2003.txt new file mode 100644 index 0000000..ff339e6 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2003.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.686000 0.594937 0.476000 0.810127 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2004.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2004.txt new file mode 100644 index 0000000..8356322 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2004.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.641000 0.554813 0.718000 0.890374 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2005.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2005.txt new file mode 100644 index 0000000..c658e1f --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2005.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.549098 0.546667 0.585170 0.906667 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2006.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2006.txt new file mode 100644 index 0000000..2a00b43 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2006.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.542017 0.441860 0.675070 0.473573 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2007.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2007.txt new file mode 100644 index 0000000..d589135 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2007.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.506006 0.537000 0.987988 0.926000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2008.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2008.txt new file mode 100644 index 0000000..40e993d --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2008.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.401000 0.551378 0.678000 0.756892 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2009.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2009.txt new file mode 100644 index 0000000..aa531e8 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2009.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.444444 0.507576 0.876543 0.984848 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2010.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2010.txt new file mode 100644 index 0000000..8c85638 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2010.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.607023 0.540000 0.785953 0.920000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2011.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2011.txt new file mode 100644 index 0000000..23b00c4 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2011.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.497908 0.492000 0.903766 0.960000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2012.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2012.txt new file mode 100644 index 0000000..e09ce4b --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2012.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.506270 0.503348 0.724138 0.993304 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2013.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2013.txt new file mode 100644 index 0000000..d904423 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2013.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.504098 0.511000 0.934426 0.978000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2014.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2014.txt new file mode 100644 index 0000000..6ada2af --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2014.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.426471 0.507000 0.847594 0.986000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2015.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2015.txt new file mode 100644 index 0000000..c142039 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2015.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.466819 0.508000 0.718535 0.924000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2016.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2016.txt new file mode 100644 index 0000000..16bf8a0 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2016.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.579295 0.503138 0.753304 0.993724 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2017.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2017.txt new file mode 100644 index 0000000..275214b --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2017.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +1 0.203750 0.330189 0.402500 0.652830 +1 0.620000 0.720755 0.210000 0.452830 +1 0.753750 0.562264 0.332500 0.445283 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2018.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2018.txt new file mode 100644 index 0000000..e30c55e --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2018.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.530726 0.488889 0.938547 0.488889 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2019.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2019.txt new file mode 100644 index 0000000..5d386ff --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2019.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.501429 0.528912 0.900000 0.894558 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2020.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2020.txt new file mode 100644 index 0000000..07fbd08 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2020.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.521307 0.485000 0.866477 0.938000 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2021.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2021.txt new file mode 100644 index 0000000..59b6114 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2021.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +1 0.199164 0.201299 0.325905 0.393939 +1 0.538997 0.586580 0.922006 0.826840 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2022.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2022.txt new file mode 100644 index 0000000..1f293eb --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2022.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.523013 0.550100 0.811715 0.899800 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2023.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2023.txt new file mode 100644 index 0000000..2b9cb06 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2023.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.534000 0.500000 0.916000 0.705882 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2024.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2024.txt new file mode 100644 index 0000000..f18edcc --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2024.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.576562 0.573222 0.634375 0.853556 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2025.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2025.txt new file mode 100644 index 0000000..a1c36ce --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2025.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.506944 0.487685 0.937500 0.866995 diff --git a/datasets/猫狗/val/labels/dog.2026.txt b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2026.txt new file mode 100644 index 0000000..0b78026 --- /dev/null +++ b/datasets/猫狗/val/labels/dog.2026.txt @@ -0,0 +1 @@ +1 0.471111 0.510020 0.911111 0.947896 diff --git a/datasets/车/data.yaml b/datasets/车/data.yaml new file mode 100644 index 0000000..6ab9038 --- /dev/null +++ b/datasets/车/data.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +train: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\车\train +val: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\车\val +nc: 2 +names: ['Riped', 'UnRiped'] \ No newline at end of file diff --git a/datasets/车/train/classes.txt b/datasets/车/train/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..e02da8a --- /dev/null +++ b/datasets/车/train/classes.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +Riped +UnRiped \ No newline at end of file diff --git a/datasets/车/train/labels.cache b/datasets/车/train/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..4160e83 Binary files /dev/null and b/datasets/车/train/labels.cache differ diff --git a/datasets/车/val/labels.cache b/datasets/车/val/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..189b902 Binary files /dev/null and b/datasets/车/val/labels.cache differ diff --git a/datasets/轮胎/data.yaml b/datasets/轮胎/data.yaml new file mode 100644 index 0000000..e9653c9 --- /dev/null +++ b/datasets/轮胎/data.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +train: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\轮胎\train +val: F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\轮胎\val +nc: 2 +names: ['Tire', 'NoTire'] \ No newline at end of file diff --git a/datasets/轮胎/train/classes.txt b/datasets/轮胎/train/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..e02da8a --- /dev/null +++ b/datasets/轮胎/train/classes.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +Riped +UnRiped \ No newline at end of file diff --git a/datasets/轮胎/train/labels.cache b/datasets/轮胎/train/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..4160e83 Binary files /dev/null and b/datasets/轮胎/train/labels.cache differ diff --git a/datasets/轮胎/val/labels.cache b/datasets/轮胎/val/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..189b902 Binary files /dev/null and b/datasets/轮胎/val/labels.cache differ diff --git a/datasets/马甲/data.yaml b/datasets/马甲/data.yaml new file mode 100644 index 0000000..29ee01e --- /dev/null +++ b/datasets/马甲/data.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +train: train/images +val: val/images +nc: 2 +names: ['Vest', 'NoVest'] \ No newline at end of file diff --git a/datasets/马甲/train/classes.txt b/datasets/马甲/train/classes.txt new file mode 100644 index 0000000..e02da8a --- /dev/null +++ b/datasets/马甲/train/classes.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +Riped +UnRiped \ No newline at end of file diff --git a/datasets/马甲/train/labels.cache b/datasets/马甲/train/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/datasets/马甲/val/labels.cache b/datasets/马甲/val/labels.cache new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/detect_tools.py b/detect_tools.py new file mode 100644 index 0000000..23dfefb --- /dev/null +++ b/detect_tools.py @@ -0,0 +1,222 @@ +# encoding:utf-8 +import cv2 +from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage +import numpy as np +from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont +import csv +import os + +# fontC = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 20, 0) + +# 绘图展示 +def cv_show(name,img): + cv2.imshow(name, img) + cv2.waitKey(0) + cv2.destroyAllWindows() + + +def drawRectBox(image, rect, addText, fontC, color): + """ + 绘制矩形框与结果 + :param image: 原始图像 + :param rect: 矩形框坐标, int类型 + :param addText: 类别名称 + :param fontC: 字体 + :return: + """ + # 绘制位置方框 + cv2.rectangle(image, (rect[0], rect[1]), + (rect[2], rect[3]), + color, 2) + + # 绘制字体背景框 + cv2.rectangle(image, (rect[0] - 1, rect[1] - 25), (rect[0] + 60, rect[1]), color, -1, cv2.LINE_AA) + # 图片 添加的文字 位置 字体 字体大小 字体颜色 字体粗细 + # cv2.putText(image, addText, (int(rect[0])+2, int(rect[1])-3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 255, 255), 2) + + img = Image.fromarray(image) + draw = ImageDraw.Draw(img) + draw.text((rect[0]+2, rect[1]-27), addText, (255, 255, 255), font=fontC) + imagex = np.array(img) + return imagex + + +def img_cvread(path): + # 读取含中文名的图片文件 + # img = cv2.imread(path) + img = cv2.imdecode(np.fromfile(path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) + return img + + +def draw_boxes(img, boxes): + for each in boxes: + x1 = each[0] + y1 = each[1] + x2 = each[2] + y2 = each[3] + cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) + return img + + + +def cvimg_to_qpiximg(cvimg): + height, width, depth = cvimg.shape + cvimg = cv2.cvtColor(cvimg, cv2.COLOR_BGR2RGB) + qimg = QImage(cvimg.data, width, height, width * depth, QImage.Format_RGB888) + qpix_img = QPixmap(qimg) + return qpix_img + + +def save_video(): + # VideoCapture方法是cv2库提供的读取视频方法 + cap = cv2.VideoCapture('C:\\Users\\xxx\\Desktop\\sweet.mp4') + # 设置需要保存视频的格式“xvid” + # 该参数是MPEG-4编码类型，文件名后缀为.avi + fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') + # 设置视频帧频 + fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) + # 设置视频大小 + size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) + # VideoWriter方法是cv2库提供的保存视频方法 + # 按照设置的格式来out输出 + out = cv2.VideoWriter('C:\\Users\\xxx\\Desktop\\out.avi', fourcc, fps, size) + + # 确定视频打开并循环读取 + while (cap.isOpened()): + # 逐帧读取，ret返回布尔值 + # 参数ret为True 或者False,代表有没有读取到图片 + # frame表示截取到一帧的图片 + ret, frame = cap.read() + if ret == True: + # 垂直翻转矩阵 + frame = cv2.flip(frame, 0) + + out.write(frame) + + cv2.imshow('frame', frame) + if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): + break + else: + break + + # 释放资源 + cap.release() + out.release() + # 关闭窗口 + cv2.destroyAllWindows() + + +# 封装函数:图片上显示中文 +def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=50): + if (isinstance(img, np.ndarray)): # 判断是否OpenCV图片类型 + img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) + # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象 + draw = ImageDraw.Draw(img) + # 字体的格式 + fontStyle = ImageFont.truetype( + "simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8") + # 绘制文本 + draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle) + # 转换回OpenCV格式 + return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) + + +def insert_rows(path, lines ,header): + """ + 将n行数据写入csv文件 + :param path: + :param lines: + :return: + """ + no_header = False + if not os.path.exists(path): + no_header = True + start_num = 1 + else: + start_num = len(open(path).readlines()) + + csv_head = header + with open(path, 'a', newline='') as f: + csv_write = csv.writer(f) + if no_header: + csv_write.writerow(csv_head) # 写入表头 + + for each_list in lines: + # 添加序号 + each_list = [start_num] + each_list + csv_write.writerow(each_list) + # 序号 + 1 + start_num += 1 + +class Colors: + # 用于绘制不同颜色 + def __init__(self): + """Initialize colors as hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().""" + hexs = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB', + '2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7') + self.palette = [self.hex2rgb(f'#{c}') for c in hexs] + self.n = len(self.palette) + self.pose_palette = np.array([[255, 128, 0], [255, 153, 51], [255, 178, 102], [230, 230, 0], [255, 153, 255], + [153, 204, 255], [255, 102, 255], [255, 51, 255], [102, 178, 255], [51, 153, 255], + [255, 153, 153], [255, 102, 102], [255, 51, 51], [153, 255, 153], [102, 255, 102], + [51, 255, 51], [0, 255, 0], [0, 0, 255], [255, 0, 0], [255, 255, 255]], + dtype=np.uint8) + + def __call__(self, i, bgr=False): + """Converts hex color codes to rgb values.""" + c = self.palette[int(i) % self.n] + return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c + + @staticmethod + def hex2rgb(h): # rgb order (PIL) + return tuple(int(h[1 + i:1 + i + 2], 16) for i in (0, 2, 4)) + + +def yolo_to_location(w,h,yolo_data): + # yolo文件转两点坐标，注意画图坐标要转换成int格式 + x_, y_, w_, h_ = yolo_data + x1 = int(w * x_ - 0.5 * w * w_) + x2 = int(w * x_ + 0.5 * w * w_) + y1 = int(h * y_ - 0.5 * h * h_) + y2 = int(h * y_ + 0.5 * h * h_) + # cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0)) + return [x1,y1,x2,y2] + +def location_to_yolo(w, h, locations): + # x1,y1左上角坐标，x2,y2右上角坐标 + x1, y1, x2, y2 = locations + x_ = (x1 + x2) / 2 / w + x_ = float('%.5f' % x_) + y_ = (y1 + y2) / 2 / h + y_ = float('%.5f' % y_) + w_ = (x2 - x1) / w + w_ = float('%.5f' % w_) + h_ = (y2 - y1) / h + h_ = float('%.5f' % h_) + return [x_,y_,w_,h_] + +def draw_yolo_data(img_path, yolo_file_path): + # 读取yolo标注数据并显示 + img = cv2.imread(img_path) + h, w, _ = img.shape + print(img.shape) + # yolo标注数据文件名为786_rgb_0616.txt + with open(yolo_file_path, 'r') as f: + data = f.readlines() + for each in data: + temp = each.split() + # ['1', '0.43906', '0.52083', '0.34687', '0.15'] + # YOLO转换为两点坐标x1, x2, y1, y2 + x_, y_, w_, h_ = eval(temp[1]), eval(temp[2]), eval(temp[3]), eval(temp[4]) + x1, y1, x2, y2 = yolo_to_location(w,h,[x_, y_, w_, h_]) + # 画图验证框是否正确 + cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255)) + + cv2.imshow('windows', img) + cv2.waitKey(0) + +if __name__ == '__main__': + img_path = 'TestFiles/1.jpg' + yolo_file_path = 'save_data/yolo_labels/1.txt' + draw_yolo_data(img_path, yolo_file_path) + diff --git a/imgTest.py b/imgTest.py new file mode 100644 index 0000000..f1619e8 --- /dev/null +++ b/imgTest.py @@ -0,0 +1,22 @@ +#coding:utf-8 +from ultralytics import YOLO +import cv2 + +# 所需加载的模型目录 +path = 'models/best.pt' +# 需要检测的图片地址 +img_path = "TestFiles/Riped tomato_8.jpeg" + +# 加载预训练模型 +# conf 0.25 object confidence threshold for detection +# iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS +model = YOLO(path, task='detect') +# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5) + + +# 检测图片 +results = model(img_path) +res = results[0].plot() +# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) +cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res) +cv2.waitKey(0) \ No newline at end of file diff --git a/installPackages.py b/installPackages.py new file mode 100644 index 0000000..4e2cd30 --- /dev/null +++ b/installPackages.py @@ -0,0 +1,7 @@ +import os + +pkgs = ['ultralytics','PyQt5==5.15.2','pyqt5-tools==5.15.2.3.1'] + +for each in pkgs: + cmd_line = f"pip3 install {each} -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" + os.system(cmd_line) diff --git a/models/best.pt b/models/best.pt new file mode 100644 index 0000000..4364df2 Binary files /dev/null and b/models/best.pt differ diff --git a/paramaterreturn.md b/paramaterreturn.md new file mode 100644 index 0000000..e77fb84 --- /dev/null +++ b/paramaterreturn.md @@ -0,0 +1,47 @@ +# YOLOv8 训练参数说明 + +## 基础参数 +- `data`: 数据集配置文件路径 (datasets/TomatoData/data.yaml) +- `epochs`: 训练轮数 (250) +- `batch`: 每批处理图像数量 (4) +- `imgsz`: 输入图像尺寸 (640x640) + +## 优化器参数 +- `optimizer`: 自动选择优化器 (AdamW) +- `lr0`: 初始学习率 (0.001667) +- `momentum`: 动量参数 (0.9) +- `weight_decay`: 权重衰减 (0.0005) + +## 数据增强 +- `hsv_h`: 色调增强 (0.015) +- `hsv_s`: 饱和度增强 (0.7) +- `hsv_v`: 亮度增强 (0.4) +- `fliplr`: 水平翻转概率 (0.5) + +## 模型配置 +- `model`: 预训练模型 (yolov8n.pt) +- `nc`: 类别数量 (2) +- `names`: 类别名称 ['Riped', 'UnRiped'] + +## 训练监控 +- `plots`: 生成训练图表 (True) +- `save_dir`: 保存目录 (runs/detect/train2) +- `save_period`: 保存间隔 (-1表示不保存中间模型) + +## 训练输出说明 +- `box_loss`: 边界框回归损失 (当前值: 0.9678) +- `cls_loss`: 分类损失 (当前值: 2.327) +- `dfl_loss`: 分布焦点损失 (当前值: 1.231) +- `mAP50`: IoU阈值为0.5时的平均精度 (0.275) +- `mAP50-95`: IoU阈值从0.5到0.95的平均精度 (0.21) + +## 常见错误说明 +1. **数据集路径错误**: + - 错误信息: "Dataset 'datasets/TomatoData/data.yaml' images not found" + - 原因: 数据集中图片路径配置不正确 + - 解决方案: 检查data.yaml文件中的路径配置 + +2. **训练初期指标**: + - Epoch 1/250 已完成 + - 当前训练速度: 0.4it/s + - 预计剩余时间: 约2小时3分钟 \ No newline at end of file diff --git a/remove_voc_xml.py b/remove_voc_xml.py new file mode 100644 index 0000000..cd1a23f --- /dev/null +++ b/remove_voc_xml.py @@ -0,0 +1,18 @@ +import os + +def remove_voc_xml_files(directory): + """删除指定目录下的所有VOC格式XML文件""" + for filename in os.listdir(directory): + if filename.endswith('.xml'): + file_path = os.path.join(directory, filename) + try: + os.remove(file_path) + print(f"已删除: {file_path}") + except Exception as e: + print(f"删除失败 {file_path}: {e}") + +if __name__ == "__main__": + labels_dir = r'F:\myprojects\啾啾救援识别系统\JJCarDetection\datasets\猫狗\train\labels' + print(f"开始删除 {labels_dir} 下的XML文件...") + remove_voc_xml_files(labels_dir) + print("XML文件清理完成") \ No newline at end of file diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..f0843fb --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,31 @@ +certifi==2023.7.22 +charset-normalizer==3.3.0 +colorama==0.4.6 +contourpy==1.1.1 +cycler==0.12.1 +fonttools==4.43.1 +idna==3.4 +importlib-resources==6.1.0 +kiwisolver==1.4.5 +matplotlib==3.7.5 +numpy==1.24.3 +opencv-python==4.8.1.78 +packaging==23.2 +psutil==5.9.6 +py-cpuinfo==9.0.0 +pyparsing==3.1.1 +python-dateutil==2.8.2 +pyyaml==6.0.1 +requests==2.31.0 +scipy==1.10.1 +seaborn==0.13.0 +six==1.16.0 +thop==0.1.1-2209072238 +torch==2.4.1 +tqdm==4.66.1 +typing-extensions==4.8.0 +ultralytics==8.0.199 +urllib3==2.0.6 +zipp==3.17.0 +PyQt5 +pyqt5-tools diff --git a/requirements_fixed.txt b/requirements_fixed.txt new file mode 100644 index 0000000..63ac6c3 --- /dev/null +++ b/requirements_fixed.txt @@ -0,0 +1,31 @@ +certifi +charset-normalizer +colorama +contourpy +cycler +fonttools +idna +importlib-resources +kiwisolver +matplotlib +numpy +opencv-python +packaging +psutil +py-cpuinfo +pyparsing +python-dateutil +pyyaml +requests +scipy +seaborn +six +thop +torch>=1.9.0 +tqdm +typing-extensions +ultralytics>=8.0.0 +urllib3 +zipp +PyQt5 +pyqt5-tools \ No newline at end of file diff --git a/runs/.DS_Store b/runs/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..a51fcf1 Binary files /dev/null and b/runs/.DS_Store differ diff --git a/runs/detect/train/args.yaml b/runs/detect/train/args.yaml new file mode 100644 index 0000000..09e6f43 --- /dev/null +++ b/runs/detect/train/args.yaml @@ -0,0 +1,106 @@ +task: detect +mode: train +model: yolo11n.pt +data: datasets/猫狗/data.yaml +epochs: 20 +time: null +patience: 100 +batch: 4 +imgsz: 640 +save: true +save_period: -1 +cache: false +device: cpu +workers: 8 +project: null +name: train +exist_ok: false +pretrained: true +optimizer: auto +verbose: true +seed: 0 +deterministic: true +single_cls: false +rect: false +cos_lr: false +close_mosaic: 10 +resume: false +amp: true +fraction: 1.0 +profile: false +freeze: null +multi_scale: false +compile: false +overlap_mask: true +mask_ratio: 4 +dropout: 0.0 +val: true +split: val +save_json: false +conf: null +iou: 0.7 +max_det: 300 +half: false +dnn: false +plots: true +source: null +vid_stride: 1 +stream_buffer: false +visualize: false +augment: false +agnostic_nms: false +classes: null +retina_masks: false +embed: null +show: false +save_frames: false +save_txt: false +save_conf: false +save_crop: false +show_labels: true +show_conf: true +show_boxes: true +line_width: null +format: torchscript +keras: false +optimize: false +int8: false +dynamic: false +simplify: true +opset: null +workspace: null +nms: false +lr0: 0.01 +lrf: 0.01 +momentum: 0.937 +weight_decay: 0.0005 +warmup_epochs: 3.0 +warmup_momentum: 0.8 +warmup_bias_lr: 0.1 +box: 7.5 +cls: 0.5 +dfl: 1.5 +pose: 12.0 +kobj: 1.0 +nbs: 64 +hsv_h: 0.015 +hsv_s: 0.7 +hsv_v: 0.4 +degrees: 0.0 +translate: 0.1 +scale: 0.5 +shear: 0.0 +perspective: 0.0 +flipud: 0.0 +fliplr: 0.5 +bgr: 0.0 +mosaic: 1.0 +mixup: 0.0 +cutmix: 0.0 +copy_paste: 0.0 +copy_paste_mode: flip +auto_augment: randaugment +erasing: 0.4 +cfg: null +tracker: botsort.yaml +save_dir: /Users/jiujiu/Projects/python/啾啾救援识别系统/JJCarDetection/runs/detect/train diff --git a/runs/detect/train2/args.yaml b/runs/detect/train2/args.yaml new file mode 100644 index 0000000..1323ab1 --- /dev/null +++ b/runs/detect/train2/args.yaml @@ -0,0 +1,106 @@ +task: detect +mode: train +model: yolo11n.pt +data: datasets/猫狗/data.yaml +epochs: 20 +time: null +patience: 100 +batch: 4 +imgsz: 640 +save: true +save_period: -1 +cache: false +device: cpu +workers: 8 +project: null +name: train2 +exist_ok: false +pretrained: true +optimizer: auto +verbose: true +seed: 0 +deterministic: true +single_cls: false +rect: false +cos_lr: false +close_mosaic: 10 +resume: false +amp: true +fraction: 1.0 +profile: false +freeze: null +multi_scale: false +compile: false +overlap_mask: true +mask_ratio: 4 +dropout: 0.0 +val: true +split: val +save_json: false +conf: null +iou: 0.7 +max_det: 300 +half: false +dnn: false +plots: true +source: null +vid_stride: 1 +stream_buffer: false +visualize: false +augment: false +agnostic_nms: false +classes: null +retina_masks: false +embed: null +show: false +save_frames: false +save_txt: false +save_conf: false +save_crop: false +show_labels: true +show_conf: true +show_boxes: true +line_width: null +format: torchscript +keras: false +optimize: false +int8: false +dynamic: false +simplify: true +opset: null +workspace: null +nms: false +lr0: 0.01 +lrf: 0.01 +momentum: 0.937 +weight_decay: 0.0005 +warmup_epochs: 3.0 +warmup_momentum: 0.8 +warmup_bias_lr: 0.1 +box: 7.5 +cls: 0.5 +dfl: 1.5 +pose: 12.0 +kobj: 1.0 +nbs: 64 +hsv_h: 0.015 +hsv_s: 0.7 +hsv_v: 0.4 +degrees: 0.0 +translate: 0.1 +scale: 0.5 +shear: 0.0 +perspective: 0.0 +flipud: 0.0 +fliplr: 0.5 +bgr: 0.0 +mosaic: 1.0 +mixup: 0.0 +cutmix: 0.0 +copy_paste: 0.0 +copy_paste_mode: flip +auto_augment: randaugment +erasing: 0.4 +cfg: null +tracker: botsort.yaml +save_dir: /Users/jiujiu/Projects/python/啾啾救援识别系统/JJCarDetection/runs/detect/train2 diff --git a/runs/detect/train3/args.yaml b/runs/detect/train3/args.yaml new file mode 100644 index 0000000..88ed7bc --- /dev/null +++ b/runs/detect/train3/args.yaml @@ -0,0 +1,106 @@ +task: detect +mode: train +model: yolo11n.pt +data: datasets/猫狗/data.yaml +epochs: 20 +time: null +patience: 100 +batch: 4 +imgsz: 640 +save: true +save_period: -1 +cache: false +device: cpu +workers: 8 +project: null +name: train3 +exist_ok: false +pretrained: true +optimizer: auto +verbose: true +seed: 0 +deterministic: true +single_cls: false +rect: false +cos_lr: false +close_mosaic: 10 +resume: false +amp: true +fraction: 1.0 +profile: false +freeze: null +multi_scale: false +compile: false +overlap_mask: true +mask_ratio: 4 +dropout: 0.0 +val: true +split: val +save_json: false +conf: null +iou: 0.7 +max_det: 300 +half: false +dnn: false +plots: true +source: null +vid_stride: 1 +stream_buffer: false +visualize: false +augment: false +agnostic_nms: false +classes: null +retina_masks: false +embed: null +show: false +save_frames: false +save_txt: false +save_conf: false +save_crop: false +show_labels: true +show_conf: true +show_boxes: true +line_width: null +format: torchscript +keras: false +optimize: false +int8: false +dynamic: false +simplify: true +opset: null +workspace: null +nms: false +lr0: 0.01 +lrf: 0.01 +momentum: 0.937 +weight_decay: 0.0005 +warmup_epochs: 3.0 +warmup_momentum: 0.8 +warmup_bias_lr: 0.1 +box: 7.5 +cls: 0.5 +dfl: 1.5 +pose: 12.0 +kobj: 1.0 +nbs: 64 +hsv_h: 0.015 +hsv_s: 0.7 +hsv_v: 0.4 +degrees: 0.0 +translate: 0.1 +scale: 0.5 +shear: 0.0 +perspective: 0.0 +flipud: 0.0 +fliplr: 0.5 +bgr: 0.0 +mosaic: 1.0 +mixup: 0.0 +cutmix: 0.0 +copy_paste: 0.0 +copy_paste_mode: flip +auto_augment: randaugment +erasing: 0.4 +cfg: null +tracker: botsort.yaml +save_dir: /Users/jiujiu/Projects/python/啾啾救援识别系统/JJCarDetection/runs/detect/train3 diff --git a/runs/detect/train3/labels.jpg b/runs/detect/train3/labels.jpg new file mode 100644 index 0000000..be3ab97 --- /dev/null +++ b/runs/detect/train3/labels.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6dacd37d9fb9767c7e30d4b3fb2f7b4a94e302009788bab1cc38f7535a9ede89 +size 152862 diff --git a/runs/detect/train3/results.csv b/runs/detect/train3/results.csv new file mode 100644 index 0000000..6f69423 --- /dev/null +++ b/runs/detect/train3/results.csv @@ -0,0 +1,8 @@ +epoch,time,train/box_loss,train/cls_loss,train/dfl_loss,metrics/precision(B),metrics/recall(B),metrics/mAP50(B),metrics/mAP50-95(B),val/box_loss,val/cls_loss,val/dfl_loss,lr/pg0,lr/pg1,lr/pg2 +1,15.9823,0.99824,3.0129,1.53828,0,0,0,0,0,53.719,0,0.00015003,0.00015003,0.00015003 +2,30.374,0.81844,2.91205,1.49357,0,0,0,0,0,53.6391,0,0.000301052,0.000301052,0.000301052 +3,44.4023,0.87034,2.74999,1.39879,0,0,0,0,0,53.6187,0,0.00043557,0.00043557,0.00043557 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+29,538.524,1.05901,0.84334,1.28962,0.89346,0.95,0.97548,0.58906,1.46361,1.24332,2.05774,0.00120491,0.00120491,0.00120491 +30,556.99,1.0365,0.85912,1.34805,0.8929,1,0.96799,0.55551,1.72381,1.21195,2.2435,0.0011884,0.0011884,0.0011884 +31,575.38,1.04875,0.8547,1.29579,0.95191,0.99012,0.99024,0.57378,1.55319,1.14895,2.15512,0.0011719,0.0011719,0.0011719 +32,593.637,1.02169,0.81671,1.34895,0.99154,0.95,0.98848,0.58154,1.53519,1.02889,2.04799,0.0011554,0.0011554,0.0011554 +33,611.767,0.99539,0.81085,1.36046,0.95218,0.99587,0.99262,0.58576,1.42798,1.03634,1.88639,0.00113889,0.00113889,0.00113889 +34,629.925,0.96106,0.77747,1.2686,0.95213,0.99474,0.99262,0.54915,1.47195,0.9531,1.97216,0.00112239,0.00112239,0.00112239 +35,647.962,0.99678,0.79545,1.3263,0.95222,0.99672,0.99262,0.5672,1.53753,0.96164,2.01766,0.00110589,0.00110589,0.00110589 +36,666.23,0.99318,0.79864,1.32505,0.99374,1,0.995,0.59077,1.43523,0.98353,1.88454,0.00108938,0.00108938,0.00108938 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+size 2617683 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112853_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112853_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..616d41d --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112853_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:bc22eebcb4927dcd3a9e388c2fddf4f8c92593323c6c51d2d4430a0eca22945b +size 2814350 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112854_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112854_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..a855808 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112854_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:425351a8828dc3c5b8c825c380a84c75d4dd2e70d35e3e035933bb3749d6d9b0 +size 3021316 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112858_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112858_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..f76f6f9 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112858_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:ca41bf6c561cf5ceb583ef896ba5b303a103ecd1ffbcef08efba597c168324f6 +size 3126125 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112901_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112901_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..fac3cca --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112901_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a77d0e028291fb50448c7d75d718ea8d94192fa5c57dc1fd629c75439f378eed +size 2761760 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112904_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112904_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..aa01664 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112904_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:99bafd2d407c2647e6c0da5b228521fce8647af8249cad73ef82f9363203b8f9 +size 3146082 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112907_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112907_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..9421409 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112907_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:e73c19cf15322a687d7ba33ce933ebbf585d19b15d94fa717ac233f97f088f2c +size 2556940 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112909_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112909_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..a762347 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112909_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:f5b3d22d3d8d391a21c8f3ea8f1f7dd69881eed38b5536a75c46453314540b2d +size 2336889 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112911_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112911_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..66f18c9 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112911_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a339a28279c958152ed7e75bf45adf8024748470db73298a043ce52b28fb02b8 +size 3004822 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112914_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112914_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..0966537 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112914_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:b4cb0578387c8dd52f017b8fb2f93b2099119236bd535ed43e12432322c8625a +size 2746298 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112918_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112918_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..3ad797e --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112918_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:4289d146380be316f18b02a35ce80a9e2a2c7d4c05b7487b02c5eeb76d60fd1e +size 2710485 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112922_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112922_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..9180db6 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112922_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:1b9f0367686f9530381098c5a07211652d9ee649bccd41e98387916c7d495c4f +size 2908972 diff --git a/save_data/IMG_20191215_112926_detect_result.jpg b/save_data/IMG_20191215_112926_detect_result.jpg new file mode 100644 index 0000000..72d3080 --- /dev/null +++ b/save_data/IMG_20191215_112926_detect_result.jpg @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:9fc5f05c072dd25ccc85ae57f585b2bad9cf12dec0dbe0e62a00d0c0ece9f767 +size 2760918 diff --git a/save_data/Riped tomato_121_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_121_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..cf0b8b5 Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_121_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_123_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_123_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..9b63e7c Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_123_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_20_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_20_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..6ad622f Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_20_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_29_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_29_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..73e9c0c Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_29_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_31_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_31_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..752ebc9 Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_31_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_35_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_35_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..b3f02a0 Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_35_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_54_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_54_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..ca0a2fc Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_54_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/Riped tomato_8_detect_result.jpeg b/save_data/Riped tomato_8_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..82c90a8 Binary files /dev/null and b/save_data/Riped tomato_8_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/unriped tomato_142_detect_result.jpeg b/save_data/unriped tomato_142_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..c20f116 Binary files /dev/null and b/save_data/unriped tomato_142_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/unriped tomato_294_detect_result.jpeg b/save_data/unriped tomato_294_detect_result.jpeg new file mode 100644 index 0000000..43f404f Binary files /dev/null and b/save_data/unriped tomato_294_detect_result.jpeg differ diff --git a/save_data/unriped tomato_46_detect_result.png b/save_data/unriped tomato_46_detect_result.png new file mode 100644 index 0000000..7a86e9b --- /dev/null +++ b/save_data/unriped tomato_46_detect_result.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:0ed6e6660e70efe7cf790d6198e1cba7e668e337fd635d85241476fbf4366446 +size 583165 diff --git a/setup.py b/setup.py new file mode 100644 index 0000000..7d9917b --- /dev/null +++ b/setup.py @@ -0,0 +1,105 @@ +# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license + +import re +from pathlib import Path + +from setuptools import setup + +# Settings +FILE = Path(__file__).resolve() +PARENT = FILE.parent # root directory +README = (PARENT / 'README.md').read_text(encoding='utf-8') + + +def get_version(): + """ + Retrieve the version number from the 'ultralytics/__init__.py' file. + + Returns: + (str): The version number extracted from the '__version__' attribute in the 'ultralytics/__init__.py' file. + """ + file = PARENT / 'ultralytics/__init__.py' + return re.search(r'^__version__ = [\'"]([^\'"]*)[\'"]', file.read_text(encoding='utf-8'), re.M)[1] + + +def parse_requirements(file_path: Path): + """ + Parse a requirements.txt file, ignoring lines that start with '#' and any text after '#'. + + Args: + file_path (str | Path): Path to the requirements.txt file. + + Returns: + (List[str]): List of parsed requirements. + """ + + requirements = [] + for line in Path(file_path).read_text().splitlines(): + line = line.strip() + if line and not line.startswith('#'): + requirements.append(line.split('#')[0].strip()) # ignore inline comments + + return requirements + + +setup( + name='ultralytics', # name of pypi package + version=get_version(), # version of pypi package + python_requires='>=3.8', + license='AGPL-3.0', + description=('Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, ' + 'pose estimation and image classification.'), + long_description=README, + long_description_content_type='text/markdown', + url='https://github.com/ultralytics/ultralytics', + project_urls={ + 'Bug Reports': 'https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues', + 'Funding': 'https://ultralytics.com', + 'Source': 'https://github.com/ultralytics/ultralytics'}, + author='Ultralytics', + author_email='hello@ultralytics.com', + packages=['ultralytics'] + [str(x) for x in Path('ultralytics').rglob('*/') if x.is_dir() and '__' not in str(x)], + package_data={ + '': ['*.yaml'], + 'ultralytics.assets': ['*.jpg']}, + include_package_data=True, + install_requires=parse_requirements(PARENT / 'requirements.txt'), + extras_require={ + 'dev': [ + 'ipython', + 'check-manifest', + 'pre-commit', + 'pytest', + 'pytest-cov', + 'coverage', + 'mkdocs-material', + 'mkdocstrings[python]', + 'mkdocs-redirects', # for 301 redirects + 'mkdocs-ultralytics-plugin>=0.0.32', # for meta descriptions and images, dates and authors + ], + 'export': [ + 'coremltools>=7.0', + 'openvino-dev>=2023.0', + 'tensorflow<=2.13.1', + 'tensorflowjs', # automatically installs tensorflow + ], }, + classifiers=[ + 'Development Status :: 4 - Beta', + 'Intended Audience :: Developers', + 'Intended Audience :: Education', + 'Intended Audience :: Science/Research', + 'License :: OSI Approved :: GNU Affero General Public License v3 or later (AGPLv3+)', + 'Programming Language :: Python :: 3', + 'Programming Language :: Python :: 3.8', + 'Programming Language :: Python :: 3.9', + 'Programming Language :: Python :: 3.10', + 'Programming Language :: Python :: 3.11', + 'Topic :: Software Development', + 'Topic :: Scientific/Engineering', + 'Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence', + 'Topic :: Scientific/Engineering :: Image Recognition', + 'Operating System :: POSIX :: Linux', + 'Operating System :: MacOS', + 'Operating System :: Microsoft :: Windows', ], + keywords='machine-learning, deep-learning, vision, ML, DL, AI, YOLO, YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8, HUB, Ultralytics', + entry_points={'console_scripts': ['yolo = ultralytics.cfg:entrypoint', 'ultralytics = ultralytics.cfg:entrypoint']}) diff --git a/test.py b/test.py new file mode 100644 index 0000000..28cba72 --- /dev/null +++ b/test.py @@ -0,0 +1,8 @@ +import torch +print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") +print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") +if torch.cuda.is_available(): + print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}") + print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +else: + print("未检测到可用GPU设备") diff --git a/test_seg_label.py b/test_seg_label.py new file mode 100644 index 0000000..5ad0c47 --- /dev/null +++ b/test_seg_label.py @@ -0,0 +1,49 @@ +""" +快速测试单个标注文件格式 +用于验证从CVAT导出的多边形标注是否正确 +""" +import sys +from verify_seg_labels import verify_yolo_seg_format, visualize_seg_label + +def test_label_file(label_path, img_path=None): + """测试单个标注文件""" + print(f"验证标注文件: {label_path}") + print("-" * 60) + + result = verify_yolo_seg_format(label_path, img_path, show_visualization=(img_path is not None)) + + if result["valid"]: + print("✓ 格式正确！") + print(f" 类别ID: {result['class_id']}") + print(f" 多边形顶点数: {result['num_points']}") + print(f" 坐标值数量: {result['coords_count']}") + else: + print("✗ 格式错误！") + + if result["errors"]: + print("错误信息:") + for error in result["errors"]: + print(f" - {error}") + + if result["warnings"]: + print("警告信息:") + for warning in result["warnings"]: + print(f" - {warning}") + + if img_path and result["valid"]: + print("\n显示可视化结果...") + visualize_seg_label(img_path, label_path) + +if __name__ == '__main__': + if len(sys.argv) < 2: + print("使用方法: python test_seg_label.py [image_file]") + print("\n示例:") + print(" python test_seg_label.py datasets/搭电设备/train/labels/your_file.txt") + print(" python test_seg_label.py datasets/搭电设备/train/labels/your_file.txt datasets/搭电设备/train/images/your_file.jpg") + sys.exit(1) + + label_path = sys.argv[1] + img_path = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None + + test_label_file(label_path, img_path) + diff --git a/train.py b/train.py new file mode 100644 index 0000000..a300273 --- /dev/null +++ b/train.py @@ -0,0 +1,15 @@ +from ultralytics import YOLO + + +# 加载预训练模型 +model = YOLO("yolo11n.pt") +# Use the model +if __name__ == '__main__': + # Use the model + results = model.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=20, batch=4) # 训练模型 + # results = model.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=250, batch=4) # 训练模型 + # 将模型转为onnx格式 + # success = model.export(format='onnx') + + + diff --git a/train_all_datasets.py b/train_all_datasets.py new file mode 100644 index 0000000..a1c2869 --- /dev/null +++ b/train_all_datasets.py @@ -0,0 +1,122 @@ +""" +通用训练脚本 - 可以快速训练不同的数据集 +使用方法：python train_all_datasets.py 数据集名称 +示例：python train_all_datasets.py 仪表盘 +""" +import sys +import os +from train_segmentation import train_segmentation_model + + +# 数据集配置字典 +DATASET_CONFIGS = { + "搭电设备": { + "path": "datasets/搭电设备/data.yaml", + "model": "yolov8n-seg.pt", + "epochs": 100, + "batch": 8, + }, + "仪表盘": { + "path": "datasets/仪表盘/data.yaml", + "model": "yolov8n-seg.pt", + "epochs": 100, + "batch": 8, + }, + "检测仪": { + "path": "datasets/检测仪/data.yaml", + "model": "yolov8n-seg.pt", + "epochs": 100, + "batch": 8, + }, + "猫狗": { + "path": "datasets/猫狗/data.yaml", + "model": "yolov8n-seg.pt", + "epochs": 100, + "batch": 8, + }, + "搭电测试": { + "path": "datasets/搭电测试/data.yaml", + "model": "yolov8n-seg.pt", + "epochs": 50, + "batch": 8, + }, +} + + +def list_available_datasets(): + """列出所有可用的数据集""" + print("可用的数据集：") + print("-" * 50) + for name, config in DATASET_CONFIGS.items(): + exists = "✓" if os.path.exists(config["path"]) else "✗" + print(f"{exists} {name:15} - {config['path']}") + print("-" * 50) + + +def train_dataset(dataset_name, custom_config=None): + """ + 训练指定的数据集 + + Args: + dataset_name: 数据集名称 + custom_config: 自定义配置字典（可选） + """ + if dataset_name not in DATASET_CONFIGS: + print(f"错误: 未找到数据集 '{dataset_name}'") + print("\n可用的数据集：") + for name in DATASET_CONFIGS.keys(): + print(f" - {name}") + return + + config = DATASET_CONFIGS[dataset_name].copy() + + # 如果提供了自定义配置，合并 + if custom_config: + config.update(custom_config) + + # 检查数据集文件是否存在 + if not os.path.exists(config["path"]): + print(f"错误: 数据集配置文件不存在: {config['path']}") + return + + print(f"开始训练数据集: {dataset_name}") + print(f"配置文件: {config['path']}") + print("-" * 50) + + # 开始训练 + train_segmentation_model( + dataset_path=config["path"], + model_name=config["model"], + epochs=config["epochs"], + batch=config["batch"], + imgsz=640, + device="cpu" # 可以根据需要修改为 "cuda" + ) + + +def main(): + """主函数""" + if len(sys.argv) < 2: + print("使用方法: python train_all_datasets.py <数据集名称>") + print("\n示例:") + print(" python train_all_datasets.py 搭电设备") + print(" python train_all_datasets.py 仪表盘") + print(" python train_all_datasets.py 检测仪") + print("\n" + "=" * 50) + list_available_datasets() + return + + dataset_name = sys.argv[1] + + # 检查是否是特殊命令 + if dataset_name == "list": + list_available_datasets() + return + + # 开始训练 + train_dataset(dataset_name) + + +if __name__ == '__main__': + main() + diff --git a/train_cat_dog.py b/train_cat_dog.py new file mode 100644 index 0000000..bccc5d8 --- /dev/null +++ b/train_cat_dog.py @@ -0,0 +1,17 @@ +from ultralytics import YOLO + +def main(): + # 加载预训练模型 + model = YOLO("yolov8n.pt") # 使用YOLOv8 nano版本 + + # 开始训练 + results = model.train( + data="datasets/猫狗/data.yaml", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" # 使用GPU，如果是CPU则设为"cpu" + ) + +if __name__ == '__main__': + main() \ No newline at end of file diff --git a/train_dashboard.py b/train_dashboard.py new file mode 100644 index 0000000..dc8e49d --- /dev/null +++ b/train_dashboard.py @@ -0,0 +1,18 @@ +from ultralytics import YOLO + + +def main(): + # 加载预训练模型 + model = YOLO("yolov8n.pt") # 使用YOLOv8 nano版本 + + # 开始训练 + results = model.train( + data="datasets/仪表盘/data.yaml", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" # 使用GPU，如果是CPU则设为"cpu" + ) + +if __name__ == '__main__': + main() \ No newline at end of file diff --git a/train_jumper_cable.py b/train_jumper_cable.py new file mode 100644 index 0000000..4a07550 --- /dev/null +++ b/train_jumper_cable.py @@ -0,0 +1,47 @@ +from ultralytics import YOLO +import os + + +def main(): + """ + 训练搭电设备分割模型（支持多边形标注） + 如果标注是边界框格式，使用 yolov8n.pt + 如果标注是多边形格式，使用 yolov8n-seg.pt + """ + # 检查标注格式，决定使用哪种模型 + label_file = "datasets/搭电设备/train/labels/订单1804634_54_7089744.txt" + use_segmentation = False + + if os.path.exists(label_file): + with open(label_file, 'r') as f: + line = f.readline().strip() + parts = line.split() + # 如果坐标数量 > 5 (class_id + 4个边界框坐标)，说明是多边形格式 + if len(parts) > 5: + use_segmentation = True + print("检测到多边形标注格式，使用分割模型") + else: + print("检测到边界框标注格式，使用检测模型") + + # 根据标注格式选择模型 + if use_segmentation: + model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # 分割模型（支持多边形） + task = "segment" + else: + model = YOLO("yolov8n.pt") # 检测模型（边界框） + task = "detect" + + # 开始训练 + results = model.train( + data="datasets/搭电设备/data.yaml", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu", # 使用GPU，如果是CPU则设为"cpu" + task=task # 明确指定任务类型 + ) + + print(f"训练完成！模型保存在: {results.save_dir}") + +if __name__ == '__main__': + main() \ No newline at end of file diff --git a/train_segmentation.py b/train_segmentation.py new file mode 100644 index 0000000..3df2ed7 --- /dev/null +++ b/train_segmentation.py @@ -0,0 +1,98 @@ +from ultralytics import YOLO +import os + + +def train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/xianshiping/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" +): + """ + 训练YOLO分割模型（实例分割，支持多边形标注） + + Args: + dataset_path: 数据集配置文件路径 + model_name: 预训练模型名称 + 可选: "yolov8n-seg.pt", "yolov8s-seg.pt", "yolov8m-seg.pt", + "yolov8l-seg.pt", "yolov8x-seg.pt" + 或 "yolo11n-seg.pt", "yolo11s-seg.pt" 等 + epochs: 训练轮数 + batch: 批次大小 + imgsz: 图片尺寸 + device: 设备，"cpu" 或 "cuda" 或 "0" (GPU编号) + """ + # 检查数据集配置文件是否存在 + if not os.path.exists(dataset_path): + print(f"错误: 数据集配置文件不存在: {dataset_path}") + return + + # 检查模型文件是否存在，如果不存在会自动下载 + print(f"加载模型: {model_name}") + model = YOLO(model_name) + + print(f"开始训练分割模型...") + print(f"数据集: {dataset_path}") + print(f"训练轮数: {epochs}") + print(f"批次大小: {batch}") + print(f"图片尺寸: {imgsz}") + print(f"设备: {device}") + + # 自动检测并使用最佳设备 + import torch + if device == "cpu": + # 检查是否有Apple Silicon GPU (MPS) + if hasattr(torch.backends, 'mps') and torch.backends.mps.is_available(): + device = "mps" + print("✓ 检测到Apple Silicon GPU，使用MPS加速训练") + # 检查是否有CUDA GPU + elif torch.cuda.is_available(): + device = "cuda" + print("✓ 检测到CUDA GPU，使用GPU加速训练") + else: + print("⚠ 使用CPU训练（较慢，建议使用GPU）") + + print("-" * 50) + + # 开始训练 + results = model.train( + data=dataset_path, + epochs=epochs, + batch=batch, + imgsz=imgsz, + device=device, + task="segment", # 明确指定分割任务 + project="runs/segment", # 保存到segment目录 + name="train", # 训练名称 + ) + + print("-" * 50) + print("训练完成！") + print(f"模型保存在: {results.save_dir}") + + return results + + +def main(): + """主函数 - 训练检测仪数据集""" + # 数据集信息： + # - 训练集: 978张图片 + # - 验证集: 245张图片 + # - 总计: 1223张图片 + # - 类别: 6个（搭电线、拖车上有车、仪表盘、轮胎、平安马甲、检测仪） + + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/pinganmajia/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", # 使用YOLOv8 nano分割模型 + epochs=150, # 1223张照片，建议150轮（配合早停） + batch=8, # CPU/MPS建议8，GPU可以16-32 + imgsz=640, # 图片尺寸 + device="cpu" # 自动检测并使用最佳设备（MPS/GPU/CPU） + ) + + +if __name__ == '__main__': + main() + diff --git a/verify_seg_labels.py b/verify_seg_labels.py new file mode 100644 index 0000000..a1bfdfd --- /dev/null +++ b/verify_seg_labels.py @@ -0,0 +1,230 @@ +""" +验证YOLO分割标注格式的工具脚本 +用于检查从CVAT导出的多边形标注是否正确 +""" +import os +import cv2 +import numpy as np +from pathlib import Path + + +def verify_yolo_seg_format(label_path, img_path=None, show_visualization=False): + """ + 验证YOLO分割标注格式 + + Args: + label_path: 标注文件路径 + img_path: 对应的图片路径（可选，用于可视化） + show_visualization: 是否显示可视化结果 + + Returns: + dict: 验证结果信息 + """ + result = { + "valid": False, + "class_id": None, + "num_points": 0, + "coords_count": 0, + "errors": [], + "warnings": [] + } + + if not os.path.exists(label_path): + result["errors"].append(f"文件不存在: {label_path}") + return result + + try: + with open(label_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + lines = f.readlines() + except Exception as e: + result["errors"].append(f"读取文件失败: {e}") + return result + + if not lines: + result["warnings"].append("文件为空") + return result + + # 解析第一行（通常一个对象一行） + line = lines[0].strip() + if not line: + result["warnings"].append("第一行为空") + return result + + parts = line.split() + if len(parts) < 7: # 至少需要 class_id + 3个点(6个值) + result["errors"].append(f"格式错误: 坐标点数量不足 (需要至少3个点，当前只有{len(parts)-1}个值)") + return result + + try: + class_id = int(parts[0]) + coords = list(map(float, parts[1:])) + except ValueError as e: + result["errors"].append(f"格式错误: 无法解析数字 - {e}") + return result + + # 检查坐标数量（必须是偶数） + if len(coords) % 2 != 0: + result["errors"].append(f"格式错误: 坐标数量不是偶数 ({len(coords)}个值)") + return result + + num_points = len(coords) // 2 + + # 检查坐标范围 + invalid_coords = [c for c in coords if c < 0 or c > 1] + if invalid_coords: + result["warnings"].append(f"坐标超出[0,1]范围: {len(invalid_coords)}个值") + + result["valid"] = True + result["class_id"] = class_id + result["num_points"] = num_points + result["coords_count"] = len(coords) + + # 可视化验证 + if show_visualization and img_path and os.path.exists(img_path): + visualize_seg_label(img_path, label_path) + + return result + + +def visualize_seg_label(img_path, label_path): + """ + 可视化分割标注，在图片上绘制多边形 + + Args: + img_path: 图片路径 + label_path: 标注文件路径 + """ + img = cv2.imread(img_path) + if img is None: + print(f"无法读取图片: {img_path}") + return + + h, w = img.shape[:2] + + with open(label_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + lines = f.readlines() + + for line_idx, line in enumerate(lines): + parts = line.strip().split() + if len(parts) < 7: + continue + + class_id = int(parts[0]) + points = list(map(float, parts[1:])) + + # 转换为像素坐标 + pixel_points = [] + for i in range(0, len(points), 2): + x = int(points[i] * w) + y = int(points[i+1] * h) + pixel_points.append([x, y]) + + # 绘制多边形 + pts = np.array(pixel_points, np.int32) + # 填充多边形（半透明） + overlay = img.copy() + cv2.fillPoly(overlay, [pts], (0, 255, 0)) + cv2.addWeighted(overlay, 0.3, img, 0.7, 0, img) + # 绘制多边形边界 + cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 0), 2) + + # 添加类别标签 + if len(pixel_points) > 0: + cv2.putText(img, f"Class {class_id}", + (pixel_points[0][0], pixel_points[0][1] - 10), + cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2) + + # 显示结果 + cv2.imshow('分割标注验证', img) + print("按任意键关闭窗口...") + cv2.waitKey(0) + cv2.destroyAllWindows() + + +def batch_verify_labels(labels_dir, images_dir=None, sample_count=5): + """ + 批量验证标注文件 + + Args: + labels_dir: 标注文件目录 + images_dir: 图片目录（可选） + sample_count: 随机采样验证的文件数量（0表示全部） + """ + label_files = list(Path(labels_dir).glob("*.txt")) + + if not label_files: + print(f"未找到标注文件: {labels_dir}") + return + + if sample_count > 0 and len(label_files) > sample_count: + import random + label_files = random.sample(label_files, sample_count) + print(f"随机采样 {sample_count} 个文件进行验证...") + + print(f"开始验证 {len(label_files)} 个标注文件...") + print("-" * 60) + + valid_count = 0 + error_count = 0 + + for label_file in label_files: + # 尝试找到对应的图片文件 + img_path = None + if images_dir: + for ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.JPG', '.JPEG', '.PNG']: + img_path = Path(images_dir) / (label_file.stem + ext) + if img_path.exists(): + break + img_path = None + + result = verify_yolo_seg_format(str(label_file), str(img_path) if img_path else None) + + status = "✓" if result["valid"] else "✗" + print(f"{status} {label_file.name}") + print(f" 类别ID: {result['class_id']}, 顶点数: {result['num_points']}, 坐标数: {result['coords_count']}") + + if result["errors"]: + print(f" 错误: {', '.join(result['errors'])}") + error_count += 1 + elif result["warnings"]: + print(f" 警告: {', '.join(result['warnings'])}") + + if result["valid"]: + valid_count += 1 + + print() + + print("-" * 60) + print(f"验证完成: {valid_count}/{len(label_files)} 个文件格式正确") + if error_count > 0: + print(f"发现 {error_count} 个文件有错误") + + +def main(): + """主函数 - 示例用法""" + import sys + + if len(sys.argv) > 1: + # 命令行模式 + labels_dir = sys.argv[1] + images_dir = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None + batch_verify_labels(labels_dir, images_dir) + else: + # 交互模式 - 验证搭电设备数据集 + print("验证搭电设备数据集的标注格式...") + labels_dir = "datasets/搭电设备/train/labels" + images_dir = "datasets/搭电设备/train/images" + + if os.path.exists(labels_dir): + batch_verify_labels(labels_dir, images_dir, sample_count=10) + else: + print(f"目录不存在: {labels_dir}") + print("\n使用方法:") + print(" python verify_seg_labels.py [images_dir]") + print("\n示例:") + print(" python verify_seg_labels.py datasets/搭电设备/train/labels datasets/搭电设备/train/images") + + +if __name__ == '__main__': + main() + diff --git a/yolo11n.pt b/yolo11n.pt new file mode 100644 index 0000000..45b273b Binary files /dev/null and b/yolo11n.pt differ diff --git a/yolov8n-seg.pt b/yolov8n-seg.pt new file mode 100644 index 0000000..e928b46 Binary files /dev/null and b/yolov8n-seg.pt differ diff --git a/yolov8n.pt b/yolov8n.pt new file mode 100644 index 0000000..d61ef50 Binary files /dev/null and b/yolov8n.pt differ diff --git a/分割训练说明.md b/分割训练说明.md new file mode 100644 index 0000000..2bc56ec --- /dev/null +++ b/分割训练说明.md @@ -0,0 +1,174 @@ +# YOLO 分割模型训练说明 + +## 概述 + +本项目现在支持使用多边形标注进行实例分割训练，可以精确框选目标，避免矩形框包含非目标区域的问题。 + +## 文件说明 + +### 1. `train_segmentation.py` - 分割模型训练脚本 +专门用于训练YOLO分割模型（支持多边形标注） + +**使用方法：** +```bash +python train_segmentation.py +``` + +**参数说明：** +- `dataset_path`: 数据集配置文件路径（默认: `datasets/搭电设备/data.yaml`） +- `model_name`: 预训练模型（默认: `yolov8n-seg.pt`） + - 可选: `yolov8n-seg.pt`, `yolov8s-seg.pt`, `yolov8m-seg.pt`, `yolov8l-seg.pt`, `yolov8x-seg.pt` + - 或: `yolo11n-seg.pt`, `yolo11s-seg.pt` 等 +- `epochs`: 训练轮数（默认: 100） +- `batch`: 批次大小（默认: 8） +- `imgsz`: 图片尺寸（默认: 640） +- `device`: 设备类型（默认: `"cpu"`，GPU使用 `"cuda"` 或 `"0"`） + +### 2. `verify_seg_labels.py` - 标注格式验证工具 +批量验证YOLO分割标注格式是否正确 + +**使用方法：** +```bash +# 验证指定目录的标注文件 +python verify_seg_labels.py datasets/搭电设备/train/labels datasets/搭电设备/train/images + +# 或直接运行（会验证搭电设备数据集） +python verify_seg_labels.py +``` + +**功能：** +- 检查标注格式是否正确 +- 验证坐标是否在有效范围内 [0, 1] +- 统计多边形顶点数量 +- 可选：可视化标注结果 + +### 3. `test_seg_label.py` - 单个文件测试工具 +快速测试单个标注文件 + +**使用方法：** +```bash +# 仅验证标注文件 +python test_seg_label.py datasets/搭电设备/train/labels/your_file.txt + +# 验证并可视化 +python test_seg_label.py datasets/搭电设备/train/labels/your_file.txt datasets/搭电设备/train/images/your_file.jpg +``` + +### 4. `train_jumper_cable.py` - 智能训练脚本（已更新） +自动检测标注格式，选择相应的模型 + +- 如果检测到多边形格式（坐标数 > 5），使用分割模型 +- 如果检测到边界框格式（坐标数 = 5），使用检测模型 + +## 标注格式说明 + +### YOLO 分割格式（多边形） + +每个 `.txt` 文件格式： +``` +class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 ... +``` + +**示例：** +``` +0 0.666693 0.597539 0.600534 0.649248 0.427135 0.689463 0.287852 0.680586 ... +``` + +**说明：** +- `class_id`: 类别ID（整数，从0开始） +- `x1 y1 x2 y2 ...`: 归一化的多边形顶点坐标（0-1之间） +- 至少需要3个点（6个坐标值） + +### 从 CVAT 导出 + +1. 在 CVAT 中选择任务/作业 +2. 点击 "Export job as a dataset" +3. **选择 "Ultralytics YOLO Segmentation 1.0"** +4. 下载导出的数据集 + +## 数据集目录结构 + +``` +datasets/ + └── 搭电设备/ + ├── data.yaml # 数据集配置 + ├── train/ + │ ├── images/ # 训练图片 + │ └── labels/ # 训练标注（.txt文件） + └── val/ + ├── images/ # 验证图片 + └── labels/ # 验证标注（.txt文件） +``` + +## data.yaml 配置示例 + +```yaml +train: train/images +val: val/images +nc: 2 +names: ['JumperCable', 'NoJumperCable'] +``` + +## 训练步骤 + +### 1. 准备数据 +- 从 CVAT 导出为 "Ultralytics YOLO Segmentation 1.0" 格式 +- 将数据组织到正确的目录结构 +- 创建或更新 `data.yaml` 配置文件 + +### 2. 验证标注 +```bash +# 验证标注格式 +python verify_seg_labels.py datasets/搭电设备/train/labels datasets/搭电设备/train/images +``` + +### 3. 开始训练 +```bash +# 使用分割模型训练 +python train_segmentation.py +``` + +或修改 `train_segmentation.py` 中的参数： +```python +train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/你的数据集/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cuda" # 如果有GPU +) +``` + +### 4. 查看结果 +训练完成后，模型保存在 `runs/segment/train/weights/` 目录下： +- `best.pt`: 最佳模型 +- `last.pt`: 最后一轮的模型 + +## 注意事项 + +1. **模型选择**：必须使用分割模型（`-seg` 后缀），如 `yolov8n-seg.pt` +2. **标注格式**：确保标注是多边形格式（坐标数 > 5） +3. **文件名对应**：标注文件名必须与图片文件名一致（仅扩展名不同） +4. **坐标归一化**：所有坐标必须在 [0, 1] 范围内 +5. **GPU加速**：如果有GPU，将 `device` 设置为 `"cuda"` 或 `"0"` 可以大幅加速训练 + +## 常见问题 + +### Q: 如何判断标注是分割格式还是检测格式？ +A: 分割格式的坐标数量 > 5（class_id + 至少6个坐标值），检测格式只有5个值（class_id + 4个边界框坐标） + +### Q: 训练时提示找不到模型文件？ +A: 首次使用时会自动下载，确保网络连接正常。也可以手动下载后放到项目根目录。 + +### Q: 如何可视化分割结果？ +A: 使用 `test_seg_label.py` 脚本，提供图片路径即可可视化标注。 + +### Q: 训练速度很慢？ +A: 如果有GPU，将 `device="cpu"` 改为 `device="cuda"`。也可以减小 `batch` 大小或 `imgsz` 尺寸。 + +## 参考 + +- [Ultralytics YOLO 文档](https://docs.ultralytics.com/) +- [YOLO 分割任务说明](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) + diff --git a/开始训练检测仪.md b/开始训练检测仪.md new file mode 100644 index 0000000..1249125 --- /dev/null +++ b/开始训练检测仪.md @@ -0,0 +1,247 @@ +# 🚀 开始训练检测仪数据集 + +## 📊 数据集信息 + +**数据集路径**: `datasets/检测仪` + +**数据统计**: +- ✅ **训练集**: 978 张图片 + 978 个标注文件 +- ✅ **验证集**: 245 张图片 + 245 个标注文件 +- ✅ **总计**: 1223 张图片（完美匹配） +- ✅ **类别数**: 6 个 + +**类别列表**: +1. `da_dian_xian` - 搭电线 +2. `tuo_che_shang_you_che` - 拖车上有车 +3. `yi_biao_pan` - 仪表盘 +4. `lun_tai` - 轮胎 +5. `ping_an_ma_jia` - 平安马甲 +6. `jian_ce_yi` - 检测仪 + +--- + +## ✅ 训练配置 + +训练脚本已优化，配置如下： + +```python +数据集: datasets/检测仪/data.yaml +模型: yolov8n-seg.pt +训练轮数: 150轮 +批次大小: 8 +图片尺寸: 640 +设备: 自动检测（MPS/GPU/CPU） +``` + +**说明**: +- 脚本会自动检测并使用最佳设备（MPS > GPU > CPU） +- 检测到你的系统有 **Apple Silicon GPU (MPS)**，会自动使用加速训练 + +--- + +## 🚀 开始训练 + +### 方法一：直接运行（推荐） + +训练脚本已经配置好，直接运行： + +```bash +python train_segmentation.py +``` + +### 方法二：自定义参数 + +如果需要调整，修改 `train_segmentation.py` 的 `main()` 函数： + +```python +train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/检测仪/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=150, # 可以调整训练轮数 + batch=8, # 可以调整批次大小 + imgsz=640, # 可以改为416更快 + device="cpu" # 会自动检测MPS/GPU +) +``` + +--- + +## ⏱️ 训练时间估算 + +| 设备 | 预计训练时间 | +|------|------------| +| **MPS (Apple Silicon)** | **2-4 小时** ⚡ | +| CPU | 8-15 小时 | +| GPU (NVIDIA) | 0.5-2 小时 | + +**你的系统**: 检测到 MPS，预计 **2-4 小时** 完成训练 + +--- + +## 📋 训练过程说明 + +### 1. 训练开始 + +运行后会看到： +``` +加载模型: yolov8n-seg.pt +开始训练分割模型... +数据集: datasets/检测仪/data.yaml +训练轮数: 150 +批次大小: 8 +图片尺寸: 640 +设备: cpu +✓ 检测到Apple Silicon GPU，使用MPS加速训练 +-------------------------------------------------- +``` + +### 2. 训练进度 + +训练过程中会显示： +- 每个epoch的损失值 +- 训练进度条 +- 预计剩余时间 + +### 3. 训练完成 + +训练完成后会显示： +``` +训练完成！ +模型保存在: runs/segment/train/weights/best.pt +``` + +--- + +## 📍 训练结果位置 + +训练完成后，模型保存在： +``` +runs/segment/train/weights/ + ├── best.pt # 最佳模型（推荐使用）⭐ + └── last.pt # 最后一轮的模型 +``` + +训练日志和可视化： +``` +runs/segment/train/ + ├── results.png # 训练曲线图 + ├── confusion_matrix.png # 混淆矩阵 + ├── labels.jpg # 标注可视化 + └── ... +``` + +--- + +## 🔍 训练前检查（可选） + +### 1. 验证数据完整性 + +```bash +# 检查训练集 +python check_and_clean_images.py datasets/检测仪/train/images datasets/检测仪/train/labels + +# 检查验证集 +python check_and_clean_images.py datasets/检测仪/val/images datasets/检测仪/val/labels +``` + +### 2. 验证标注格式 + +```bash +python verify_seg_labels.py datasets/检测仪/train/labels datasets/检测仪/train/images +``` + +--- + +## 💡 训练建议 + +### 对于1223张照片的数据集： + +1. **训练轮数**: 150轮足够（配合早停机制） +2. **批次大小**: 8（MPS/CPU友好） +3. **图片尺寸**: 640（平衡速度和精度） +4. **设备**: 自动使用MPS加速 + +### 如果训练速度太慢： + +**优化方案**: +```python +batch=4, # 减小batch +imgsz=416, # 减小图片尺寸（速度提升约2倍） +``` + +### 如果需要更高精度： + +**优化方案**: +```python +model_name="yolov8s-seg.pt", # 使用更大的模型 +epochs=200, # 增加训练轮数 +``` + +--- + +## 📊 数据集评估 + +### 优势 + +✅ **数据量充足** - 1223张是很好的规模 +✅ **数据完整** - 所有图片都有标注（978+245完美匹配） +✅ **类别丰富** - 6个类别，覆盖多种场景 +✅ **已分配好** - 训练集/验证集比例合理（80/20） + +### 训练建议 + +1. **监控训练**: 观察损失曲线，如果不再下降可以提前停止 +2. **保存检查点**: 训练过程中会自动保存最佳模型 +3. **验证结果**: 训练完成后查看验证集准确率 + +--- + +## 🎯 快速开始 + +**一键训练**: +```bash +python train_segmentation.py +``` + +脚本会自动： +1. ✅ 检测并使用MPS加速（你的系统已检测到） +2. ✅ 使用优化的训练参数 +3. ✅ 训练150轮（足够） +4. ✅ 保存最佳模型 + +--- + +## ❓ 常见问题 + +### Q: 978+245张照片够吗？ +A: 完全够！1223张是很好的数据集规模，可以训练出高质量的模型。 + +### Q: 需要训练多久？ +A: 使用MPS加速，预计 **2-4小时** 完成。 + +### Q: 训练轮数设置多少？ +A: 建议150轮，如果50轮没有改善会自动停止（早停机制）。 + +### Q: 如何知道训练完成？ +A: 训练完成后会显示： +``` +训练完成！ +模型保存在: runs/segment/train/weights/best.pt +``` + +### Q: 训练中断了怎么办？ +A: 可以继续训练，YOLO支持断点续训。或者使用保存的 `last.pt` 继续。 + +--- + +## 📝 总结 + +✅ **数据集已准备好** - 978训练 + 245验证 = 1223张 +✅ **配置已优化** - 训练脚本已配置好 +✅ **设备已检测** - 自动使用MPS加速 +✅ **可以直接训练** - 运行 `python train_segmentation.py` 即可 + +**开始训练吧！** 🚀 + +预计训练时间：**2-4小时**（使用MPS加速） + diff --git a/快速训练指南.md b/快速训练指南.md new file mode 100644 index 0000000..ce195ce --- /dev/null +++ b/快速训练指南.md @@ -0,0 +1,126 @@ +# 🚀 快速训练指南 + +## 方法一：使用通用训练脚本（最简单） + +### 1. 查看可用数据集 +```bash +python .py list +``` + +### 2. 训练指定数据集 +```bash +# 训练搭电设备 +python train_all_datasets.py 搭电设备 + +# 训练仪表盘 +python train_all_datasets.py 仪表盘 + +# 训练检测仪 +python train_all_datasets.py 检测仪 +``` + +--- + +## 方法二：修改 train_segmentation.py + +### 1. 打开文件 +```bash +# 编辑 train_segmentation.py +``` + +### 2. 修改 main() 函数 +```python +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/你的数据集/data.yaml", # 改这里 + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" # 有GPU改为 "cuda" + ) +``` + +### 3. 运行 +```bash +python train_segmentation.py +``` + +--- + +## 方法三：创建专用训练脚本 + +### 1. 复制模板 +```bash +cp train_segmentation.py train_你的数据集.py +``` + +### 2. 修改参数 +```python +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/你的数据集/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" + ) +``` + +### 3. 运行 +```bash +python train_你的数据集.py +``` + +--- + +## 📋 训练前检查清单 + +- [ ] 数据集目录结构正确 +- [ ] data.yaml 配置文件存在且正确 +- [ ] 标注文件格式正确（多边形格式） +- [ ] 图片和标注文件名对应 +- [ ] 运行验证脚本检查标注 + +```bash +# 验证标注 +python verify_seg_labels.py datasets/你的数据集/train/labels datasets/你的数据集/train/images +``` + +--- + +## ⚡ 快速参数调整 + +| 需求 | 修改参数 | 示例值 | +|------|---------|--------| +| 更快训练 | `batch=4, imgsz=416` | 小数据集 | +| 更高精度 | `model="yolov8s-seg.pt"` | 中等数据集 | +| 使用GPU | `device="cuda"` | 有GPU时 | +| 更多轮数 | `epochs=150` | 小数据集 | + +--- + +## 📍 训练结果位置 + +训练完成后，模型保存在： +``` +runs/segment/train/weights/best.pt +``` + +查看训练曲线： +``` +runs/segment/train/results.png +``` + +--- + +## ❓ 遇到问题？ + +1. **内存不足** → 减小 `batch` 和 `imgsz` +2. **训练慢** → 使用 `device="cuda"` 或减小 `imgsz` +3. **格式错误** → 运行验证脚本检查标注 +4. **找不到文件** → 检查 `data.yaml` 路径是否正确 + +详细说明请查看：`训练教程.md` + diff --git a/目录文件说明.png b/目录文件说明.png new file mode 100644 index 0000000..0e49f5e --- /dev/null +++ b/目录文件说明.png @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:09b191218c04c80d32db208bc335ad47bef222f3b673bdaf4cc617437f3b484d +size 89765 diff --git a/程序运行说明文档.txt b/程序运行说明文档.txt new file mode 100644 index 0000000..66a2ffe --- /dev/null +++ b/程序运行说明文档.txt @@ -0,0 +1,102 @@ +基于深度学习的救援过程识别系统 +作者：王海滨 + +一、系统简介 +本系统是基于深度学习YOLOv8模型开发的救援过程识别系统，可以实时识别救援场景中的"已救援"和"救援中"两种状态，为救援工作提供智能辅助决策支持。系统支持自定义数据集训练，可根据实际需求扩展识别类别。 + +二、环境配置 +1. 操作系统：Windows 10/11 +2. Python版本：3.8及以上 +3. 依赖库： + - PyQt5 + - OpenCV (cv2) + - Ultralytics (YOLOv8) + - Torch + - Numpy + - PIL + +三、安装说明 +1. 安装Python环境（建议使用Anaconda） +2. 运行installPackages.py安装所需依赖： + python installPackages.py +3. 确保models文件夹中包含训练好的模型文件best.pt + +四、使用说明 +1. 启动系统： + python MainProgram.py + +2. 功能模块： + a) 图片检测： + - 点击"图片"按钮，选择需要检测的图片 + - 系统将自动识别图片中的救援状态并显示结果 + + b) 视频检测： + - 点击"视频"按钮，选择需要检测的视频文件 + - 系统将逐帧分析视频中的救援状态并显示结果 + + c) 摄像头实时检测： + - 点击"摄像头"按钮，开启摄像头实时检测 + - 系统将实时分析摄像头捕获的画面并显示救援状态 + + d) 批量图片检测： + - 点击文件夹图标，选择包含多张图片的文件夹 + - 系统将批量处理文件夹中的所有图片并显示结果 + +3. 结果查看： + - 检测结果将在右侧面板显示，包括目标类别、置信度和位置信息 + - 底部表格显示所有检测到的目标详细信息 + - 可通过下拉菜单选择特定目标查看详情 + +4. 结果保存： + - 点击"保存"按钮可将检测结果（包含标注的图片或视频）保存到save_data文件夹 + +五、注意事项 +1. 首次运行时，系统会自动下载YOLOv8模型权重文件，请确保网络连接正常 +2. 处理大型视频文件时可能需要较长时间，请耐心等待 +3. 如遇到GPU内存不足问题，可尝试降低视频分辨率或使用CPU模式 + +六、常见问题 +1. Q: 系统无法启动？ + A: 请检查Python环境和依赖库是否正确安装，确保models文件夹中包含模型文件 + +2. Q: 检测结果不准确？ + A: 可能是由于光线、角度等因素影响，尝试调整拍摄环境或使用更高质量的图像 + +3. Q: 视频处理速度慢？ + A: 视频处理需要较高的计算资源，建议使用配置较高的计算机或降低视频分辨率 + +七、自定义标注与训练 +1. 数据准备： + - 收集与目标场景相似的图片（建议300张以上） + - 使用标注工具（如LabelImg）对图片进行标注 + - 标注格式为YOLO格式（每个标注对应一个.txt文件） + +2. 数据集组织： + - 在datasets目录下创建自定义数据集文件夹（如MyData） + - 创建train和val两个子文件夹，分别存放训练集和验证集 + - 每个子文件夹下创建images和labels两个文件夹 + - 将图片放入images文件夹，对应标注放入labels文件夹 + +3. 创建配置文件： + - 在数据集根目录创建data.yaml文件 + - 配置文件内容示例： + ``` + train: 数据集路径/train/images + val: 数据集路径/val/images + nc: 2 # 类别数量 + names: ['已救援', '救援中'] # 类别名称 + ``` + +4. 训练模型： + - 修改train.py中的数据集路径和参数 + - 运行训练脚本：python train.py + - 训练完成后，模型将保存在runs/detect/train/weights目录下 + +5. 使用自定义模型： + - 将训练好的best.pt复制到models文件夹 + - 修改Config.py中的模型路径和类别名称 + - 重启系统即可使用自定义模型进行识别 + +八、联系方式 +如有任何问题或建议，请联系：17705812500 +作者：王海滨 \ No newline at end of file diff --git a/训练参数说明.md b/训练参数说明.md new file mode 100644 index 0000000..8ca6885 --- /dev/null +++ b/训练参数说明.md @@ -0,0 +1,200 @@ +# 📚 训练参数详细说明 + +## 🔍 epochs（训练轮数）vs 照片数量 + +### ❌ 常见误解 + +**错误理解**: `epochs=150` 表示训练150张照片 + +### ✅ 正确理解 + +**`epochs` = 训练轮数**，不是照片数量！ + +--- + +## 📊 概念解释 + +### 1. Epochs（训练轮数） + +**定义**: 模型完整遍历一次**所有训练数据**的次数 + +**你的数据集**: +- 训练集: **978张照片** +- 验证集: 245张照片 + +**如果 `epochs=150`**: +- 模型会看 **150遍** 所有978张训练照片 +- 总共处理: **978 × 150 = 146,700 次图片训练** + +### 2. 照片数量 + +**你的数据集**: +- 训练集: **978张照片**（这是固定的） +- 验证集: **245张照片**（这是固定的） + +**照片数量不会改变**，无论epochs设置多少！ + +--- + +## 🎯 实际例子 + +### 例子1: epochs=1 + +``` +训练过程: +- 第1轮: 看所有978张训练照片（1遍） +- 总共: 978张照片 × 1轮 = 978次训练 +``` + +### 例子2: epochs=150（你的配置） + +``` +训练过程: +- 第1轮: 看所有978张训练照片（第1遍） +- 第2轮: 看所有978张训练照片（第2遍） +- 第3轮: 看所有978张训练照片（第3遍） +- ... +- 第150轮: 看所有978张训练照片（第150遍） +- 总共: 978张照片 × 150轮 = 146,700次训练 +``` + +### 例子3: epochs=10（快速测试） + +``` +训练过程: +- 看所有978张训练照片，重复10遍 +- 总共: 978张照片 × 10轮 = 9,780次训练 +``` + +--- + +## 📋 参数对比表 + +| 参数 | 含义 | 你的数据集 | 说明 | +|------|------|-----------|------| +| **照片数量** | 数据集大小 | **978张**（训练集） | 固定不变 | +| **epochs** | 训练轮数 | **150轮** | 可以调整 | +| **总训练次数** | 照片数 × 轮数 | 978 × 150 = **146,700次** | 自动计算 | + +--- + +## 💡 为什么需要多轮训练？ + +### 单轮训练（epochs=1）的问题 + +- ❌ 模型只看一遍数据，学习不充分 +- ❌ 可能还没学会就停止了 +- ❌ 准确率通常很低 + +### 多轮训练（epochs=150）的优势 + +- ✅ 模型可以反复学习，逐步改进 +- ✅ 每轮都会提高一点准确率 +- ✅ 最终达到更好的效果 + +### 训练过程示意 + +``` +第1轮: 准确率 30% → 模型刚开始学习 +第10轮: 准确率 50% → 模型在进步 +第50轮: 准确率 70% → 模型越来越好 +第100轮: 准确率 85% → 模型接近最佳 +第150轮: 准确率 87% → 模型达到最佳（可能） +``` + +--- + +## 🎯 如何选择合适的epochs？ + +### 根据数据集大小 + +| 数据集大小 | 推荐epochs | 说明 | +|-----------|-----------|------| +| < 500张 | 50-100 | 小数据集，不需要太多轮 | +| 500-2000张 | 100-200 | **你的数据集（1223张）在这个范围** | +| > 2000张 | 100-300 | 大数据集，可以多训练几轮 | + +### 你的数据集（1223张照片） + +**推荐配置**: +- ✅ `epochs=150` - 足够训练（推荐） +- ✅ `epochs=100` - 也可以，但可能不够充分 +- ✅ `epochs=200` - 如果时间充足，可以更多 + +--- + +## ⚠️ 注意事项 + +### 1. Epochs不是越多越好 + +**问题**: 训练太多轮可能导致"过拟合" +- 模型记住了训练数据，但不会泛化到新数据 +- 验证集准确率反而下降 + +**解决**: 使用早停机制（patience） +- 如果50轮没有改善，自动停止 +- 避免过度训练 + +### 2. 训练时间 + +**公式**: 训练时间 ≈ 单轮时间 × epochs + +**你的情况**: +- 单轮时间: 约1-2分钟（使用MPS） +- epochs=150: 约150-300分钟 = **2.5-5小时** + +--- + +## 📊 实际训练示例 + +### 你的配置 + +```python +train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/检测仪/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=150, # 训练150轮 + batch=8, # 每次处理8张照片 + imgsz=640, + device="cpu" # 自动检测MPS +) +``` + +### 训练过程 + +``` +训练开始... +训练集: 978张照片 +验证集: 245张照片 + +Epoch 1/150: 处理978张照片（第1遍） +Epoch 2/150: 处理978张照片（第2遍） +Epoch 3/150: 处理978张照片（第3遍） +... +Epoch 150/150: 处理978张照片（第150遍） + +训练完成！ +总共: 978张 × 150轮 = 146,700次训练 +``` + +--- + +## 🎓 总结 + +### 关键点 + +1. ✅ **epochs = 训练轮数**，不是照片数量 +2. ✅ **照片数量是固定的**（你的数据集：978张训练，245张验证） +3. ✅ **epochs可以调整**（建议150轮） +4. ✅ **总训练次数 = 照片数 × epochs** + +### 你的数据集 + +- 📸 **照片数量**: 978张（训练集）+ 245张（验证集）= 1223张 +- 🔄 **训练轮数**: 150轮（epochs=150） +- 📊 **总训练次数**: 978 × 150 = 146,700次 + +--- + +**记住**: epochs是"看几遍"，不是"看几张"！📚 + diff --git a/训练教程.md b/训练教程.md new file mode 100644 index 0000000..ec2da8e --- /dev/null +++ b/训练教程.md @@ -0,0 +1,583 @@ +# YOLO 分割模型训练完整教程 + +## 📚 目录 + +1. [快速开始 - 训练搭电设备数据集](#快速开始) +2. [训练其他数据集](#训练其他数据集) +3. [详细配置说明](#详细配置说明) +4. [常见问题解决](#常见问题解决) +5. [训练技巧和优化](#训练技巧和优化) + +--- + +## 🚀 快速开始 - 训练搭电设备数据集 + +### 步骤 1: 准备数据 + +确保你的数据集目录结构如下： +``` +datasets/ + └── 搭电设备/ + ├── data.yaml # 数据集配置文件 + ├── train/ + │ ├── images/ # 训练图片（.jpg, .png等） + │ └── labels/ # 训练标注（.txt文件，多边形格式） + └── val/ + ├── images/ # 验证图片 + └── labels/ # 验证标注 +``` + +### 步骤 2: 检查 data.yaml 配置 + +打开 `datasets/搭电设备/data.yaml`，确保内容如下： +```yaml +train: train/images +val: val/images +nc: 2 +names: ['JumperCable', 'NoJumperCable'] +``` + +**说明：** +- `train`: 训练图片目录（相对于data.yaml的路径） +- `val`: 验证图片目录 +- `nc`: 类别数量 +- `names`: 类别名称列表（顺序对应类别ID：0, 1, 2...） + +### 步骤 3: 验证标注格式（可选但推荐） + +在训练前验证标注格式是否正确： +```bash +python verify_seg_labels.py datasets/搭电设备/train/labels datasets/搭电设备/train/images +``` + +如果看到 "✓ 格式正确"，说明标注没问题。 + +### 步骤 4: 开始训练 + +**方法一：直接运行（使用默认配置）** +```bash +python train_segmentation.py +``` + +**方法二：修改脚本参数** + +打开 `train_segmentation.py`，修改 `main()` 函数中的参数： + +```python +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/搭电设备/data.yaml", # 数据集路径 + model_name="yolov8n-seg.pt", # 模型选择 + epochs=100, # 训练轮数 + batch=8, # 批次大小 + imgsz=640, # 图片尺寸 + device="cpu" # 设备：cpu 或 cuda + ) +``` + +### 步骤 5: 查看训练结果 + +训练完成后，模型保存在： +``` +runs/segment/train/weights/ + ├── best.pt # 最佳模型（推荐使用） + └── last.pt # 最后一轮的模型 +``` + +训练日志和可视化结果在： +``` +runs/segment/train/ + ├── results.png # 训练曲线图 + ├── confusion_matrix.png # 混淆矩阵 + └── ... +``` + +--- + +## 🎯 训练其他数据集 + +### 示例 1: 训练仪表盘数据集 + +#### 步骤 1: 检查数据集结构 +```bash +# 查看数据集目录 +ls datasets/仪表盘/ +``` + +#### 步骤 2: 检查 data.yaml +打开 `datasets/仪表盘/data.yaml`，应该看到： +```yaml +train: train/images +val: val/images +nc: 2 +names: ['Dashboard', 'NoDashboard'] +``` + +#### 步骤 3: 创建训练脚本或修改现有脚本 + +**选项 A: 创建新脚本 `train_dashboard_seg.py`** +```python +from train_segmentation import train_segmentation_model + +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/仪表盘/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" + ) + +if __name__ == '__main__': + main() +``` + +**选项 B: 修改 `train_segmentation.py`** +```python +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/仪表盘/data.yaml", # 修改这里 + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" + ) +``` + +#### 步骤 4: 运行训练 +```bash +python train_dashboard_seg.py +# 或 +python train_segmentation.py +``` + +--- + +### 示例 2: 训练检测仪数据集 + +#### 步骤 1: 检查 data.yaml +```yaml +train: train/images +val: val/images +nc: 2 +names: ['Detector', 'NoDetector'] +``` + +#### 步骤 2: 创建训练脚本 `train_detector_seg.py` +```python +from train_segmentation import train_segmentation_model + +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/检测仪/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" + ) + +if __name__ == '__main__': + main() +``` + +#### 步骤 3: 运行 +```bash +python train_detector_seg.py +``` + +--- + +### 示例 3: 训练新数据集（从头开始） + +假设你要训练一个名为 "新设备" 的数据集： + +#### 步骤 1: 创建数据集目录结构 +```bash +mkdir -p datasets/新设备/train/images +mkdir -p datasets/新设备/train/labels +mkdir -p datasets/新设备/val/images +mkdir -p datasets/新设备/val/labels +``` + +#### 步骤 2: 准备数据 +- 将训练图片放到 `datasets/新设备/train/images/` +- 将训练标注（.txt文件）放到 `datasets/新设备/train/labels/` +- 将验证图片放到 `datasets/新设备/val/images/` +- 将验证标注放到 `datasets/新设备/val/labels/` + +**重要：** 标注文件名必须与图片文件名一致（仅扩展名不同） +- 图片：`image001.jpg` +- 标注：`image001.txt` + +#### 步骤 3: 创建 data.yaml +创建文件 `datasets/新设备/data.yaml`： +```yaml +train: train/images +val: val/images +nc: 3 +names: ['设备A', '设备B', '设备C'] +``` + +**说明：** +- `nc: 3` 表示有3个类别 +- `names` 列表中的顺序对应类别ID： + - '设备A' = 类别 0 + - '设备B' = 类别 1 + - '设备C' = 类别 2 + +#### 步骤 4: 验证标注 +```bash +python verify_seg_labels.py datasets/新设备/train/labels datasets/新设备/train/images +``` + +#### 步骤 5: 创建训练脚本 +创建 `train_new_device.py`： +```python +from train_segmentation import train_segmentation_model + +def main(): + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/新设备/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", + epochs=100, + batch=8, + imgsz=640, + device="cpu" + ) + +if __name__ == '__main__': + main() +``` + +#### 步骤 6: 开始训练 +```bash +python train_new_device.py +``` + +--- + +## ⚙️ 详细配置说明 + +### 1. 模型选择 + +YOLO 提供了多种模型大小，根据你的需求选择： + +| 模型 | 速度 | 精度 | 参数量 | 适用场景 | +|------|------|------|--------|----------| +| yolov8n-seg.pt | 最快 | 较低 | 最少 | 实时检测、资源受限 | +| yolov8s-seg.pt | 快 | 中等 | 较少 | 平衡速度和精度 | +| yolov8m-seg.pt | 中等 | 较高 | 中等 | 一般应用 | +| yolov8l-seg.pt | 较慢 | 高 | 较多 | 高精度需求 | +| yolov8x-seg.pt | 最慢 | 最高 | 最多 | 最高精度需求 | + +**修改方法：** +```python +model_name="yolov8s-seg.pt" # 改为你想要的模型 +``` + +### 2. 训练轮数 (epochs) + +- **小数据集（< 500张）**: 100-200 epochs +- **中等数据集（500-2000张）**: 50-100 epochs +- **大数据集（> 2000张）**: 30-50 epochs + +**修改方法：** +```python +epochs=100 # 根据数据集大小调整 +``` + +### 3. 批次大小 (batch) + +根据你的GPU/CPU内存调整： + +| 设备 | 推荐batch大小 | +|------|--------------| +| CPU | 4-8 | +| GPU 4GB | 8-16 | +| GPU 8GB | 16-32 | +| GPU 16GB+ | 32-64 | + +**修改方法：** +```python +batch=8 # 如果内存不足，减小这个值；如果有GPU，可以增大 +``` + +### 4. 图片尺寸 (imgsz) + +- **640**: 标准尺寸，平衡速度和精度（推荐） +- **416**: 更快，但精度略低 +- **832**: 更慢，但精度更高 + +**修改方法：** +```python +imgsz=640 # 可以改为 416, 512, 832 等 +``` + +### 5. 设备选择 (device) + +```python +device="cpu" # 使用CPU（较慢） +device="cuda" # 使用默认GPU +device="0" # 使用第1块GPU +device="1" # 使用第2块GPU +``` + +**检查GPU是否可用：** +```python +import torch +print(torch.cuda.is_available()) # True表示有GPU +``` + +--- + +## 🔧 常见问题解决 + +### 问题 1: 找不到模型文件 + +**错误信息：** +``` +FileNotFoundError: yolov8n-seg.pt not found +``` + +**解决方法：** +- 首次运行会自动下载，确保网络连接正常 +- 或手动下载后放到项目根目录 +- 下载地址：https://github.com/ultralytics/assets/releases + +### 问题 2: 内存不足 (Out of Memory) + +**错误信息：** +``` +RuntimeError: CUDA out of memory +``` + +**解决方法：** +1. 减小批次大小： + ```python + batch=4 # 从8改为4 + ``` +2. 减小图片尺寸： + ```python + imgsz=416 # 从640改为416 + ``` +3. 使用更小的模型： + ```python + model_name="yolov8n-seg.pt" # 使用nano版本 + ``` + +### 问题 3: 标注文件格式错误 + +**错误信息：** +``` +ValueError: invalid literal for int() with base 10 +``` + +**解决方法：** +1. 运行验证脚本检查： + ```bash + python verify_seg_labels.py datasets/你的数据集/train/labels + ``` +2. 确保标注格式为：`class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ...` +3. 确保坐标值在 [0, 1] 范围内 + +### 问题 4: 训练损失不下降 + +**可能原因和解决方法：** + +1. **学习率过高或过低** + - 使用默认学习率（通常不需要修改） + - 如果损失震荡，可以尝试减小学习率 + +2. **数据质量问题** + - 检查标注是否正确 + - 确保训练集和验证集都有足够的样本 + +3. **模型太小** + - 尝试使用更大的模型（如 yolov8s-seg.pt） + +4. **训练轮数不够** + - 增加 epochs 数量 + +### 问题 5: 验证集准确率很低 + +**解决方法：** +1. 检查验证集标注是否正确 +2. 确保验证集和训练集的数据分布相似 +3. 增加训练数据量 +4. 使用数据增强（YOLO默认已启用） + +### 问题 6: 训练速度很慢 + +**解决方法：** +1. **使用GPU**（最重要）： + ```python + device="cuda" # 改为GPU + ``` +2. 减小图片尺寸： + ```python + imgsz=416 # 从640改为416 + ``` +3. 使用更小的模型： + ```python + model_name="yolov8n-seg.pt" + ``` +4. 启用缓存（如果内存足够）： + ```python + # 在train()中添加 + cache=True + ``` + +--- + +## 💡 训练技巧和优化 + +### 技巧 1: 使用预训练模型继续训练 + +如果训练中断，可以从上次保存的模型继续： +```python +# 加载之前训练的模型 +model = YOLO("runs/segment/train/weights/last.pt") + +# 继续训练 +model.train( + data="datasets/搭电设备/data.yaml", + epochs=50, # 继续训练50轮 + resume=True # 继续训练 +) +``` + +### 技巧 2: 调整学习率 + +如果训练不稳定，可以调整学习率： +```python +results = model.train( + data="datasets/搭电设备/data.yaml", + epochs=100, + lr0=0.001, # 初始学习率（默认0.01） + lrf=0.1, # 最终学习率因子 + ... +) +``` + +### 技巧 3: 数据增强 + +YOLO默认启用数据增强，可以调整： +```python +results = model.train( + data="datasets/搭电设备/data.yaml", + epochs=100, + hsv_h=0.015, # 色调增强 + hsv_s=0.7, # 饱和度增强 + hsv_v=0.4, # 明度增强 + degrees=10, # 旋转角度 + translate=0.1, # 平移 + scale=0.5, # 缩放 + fliplr=0.5, # 水平翻转概率 + ... +) +``` + +### 技巧 4: 早停机制 + +如果验证损失不再下降，自动停止训练： +```python +results = model.train( + data="datasets/搭电设备/data.yaml", + epochs=100, + patience=50, # 50轮没有改善就停止 + ... +) +``` + +### 技巧 5: 多GPU训练 + +如果有多个GPU，可以使用： +```python +device=[0, 1] # 使用GPU 0和1 +``` + +### 技巧 6: 监控训练过程 + +训练时会实时显示： +- 损失曲线 +- 准确率 +- mAP（平均精度） + +训练完成后查看： +```bash +# 查看训练结果图片 +open runs/segment/train/results.png + +# 查看混淆矩阵 +open runs/segment/train/confusion_matrix.png +``` + +--- + +## 📝 完整训练示例 + +### 示例：训练搭电设备数据集（完整流程） + +```python +from train_segmentation import train_segmentation_model + +def main(): + # 步骤1: 验证标注（可选） + # python verify_seg_labels.py datasets/搭电设备/train/labels datasets/搭电设备/train/images + + # 步骤2: 开始训练 + train_segmentation_model( + dataset_path="datasets/搭电设备/data.yaml", + model_name="yolov8n-seg.pt", # 使用nano模型（速度快） + epochs=100, # 训练100轮 + batch=8, # 批次大小8 + imgsz=640, # 图片尺寸640 + device="cuda" # 使用GPU（如果有） + ) + + # 步骤3: 训练完成后，模型保存在 runs/segment/train/weights/best.pt + # 可以使用这个模型进行推理 + +if __name__ == '__main__': + main() +``` + +--- + +## 🎓 总结 + +### 训练新数据集的通用步骤： + +1. ✅ **准备数据** - 组织好目录结构 +2. ✅ **创建 data.yaml** - 配置数据集信息 +3. ✅ **验证标注** - 确保格式正确 +4. ✅ **修改训练脚本** - 设置正确的数据集路径 +5. ✅ **开始训练** - 运行训练脚本 +6. ✅ **查看结果** - 检查训练曲线和模型 + +### 快速参考表： + +| 要修改的内容 | 修改位置 | 示例 | +|------------|---------|------| +| 数据集路径 | `dataset_path` | `"datasets/仪表盘/data.yaml"` | +| 模型大小 | `model_name` | `"yolov8s-seg.pt"` | +| 训练轮数 | `epochs` | `150` | +| 批次大小 | `batch` | `16` | +| 图片尺寸 | `imgsz` | `832` | +| 设备类型 | `device` | `"cuda"` | + +--- + +## 📞 需要帮助？ + +如果遇到问题： +1. 查看错误信息 +2. 检查数据格式 +3. 运行验证脚本 +4. 参考本文档的"常见问题解决"部分 + +祝你训练顺利！🎉 +