# YoloDatasetsEnhance
### yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强;包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合,每张图片扩增到5张。
### 运行环境
- 系统:MAC
- Conda虚拟环境软件包配置:
- Package Version
- ------------------- ---------
- imgaug 0.4.0
- numpy 1.24.3
- opencv-python 4.1.2.30
* 注意:opencv-python版本不能太高,否则报错 *
### 使用教程
- 如果已标注的数据集格式为txt,将其转为xml格式,运行TxtTransfromXml.py文件
```python
# 修改原图片和txt文件路径
if __name__ == '__main__':
# Volumes/ACASIS_Media/DeepLearning/ultralytics/datasets/preson
root_path = r'datasets/tea/images/val' # 图片路径
txt_root = r'datasets/tea/labels/val' # txt路径
gt_labels = ['tea']
yolov5txt2xml(root_path, txt_root, gt_labels=gt_labels)
#修改xml文件存放的路径
out_root = r'datasets/tea/labels' # xml文件存放路径
```
- 获取到xml格式的数据集后,对其进行增强,运行datasets_engine.py文件,进行增强
- 将增强后的xml格式的文件转为txt格式,运行XmlTransfromTxt.py文件
```python
# 修改路径
image_set = 'datasets/tea/labels/val_xml_enhance_2' # 需要转换的文件夹名称(文件夹内放xml标签文件)
imageset2 = 'datasets/tea/labels/val_txt_enhance_2' # 保存txt的文件夹,需要先创建val_txt_enhance_2文件夹,否则运行会报错
```
yava_free
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