YOLOV8数据集运行：用coco128数据集格式跑VOC数据集（V8运行各类数据集万能模板）_yolov8co'c

 模仿coco128.yaml是因为它内部文件最简单，下面代码是万能的，只要你有数据集与对应的标签文件就可以划分成功并运行；如果标签文件不用转换把对应转换代码删除即可；为了方便可以模仿VOC数据集文件，将图片存放在JPEGImages中，标签文件存放在Annotations中,那下面代码就只需修改源文件地址与目标文件地址以及class_to_idx--数据集的num-classes种类。

下面图片是模仿coco128.yaml文件改写的mydata.yaml；

以下代码将voc数据集变成yolo格式，将voc数据集的图片存放到images文件中，并且按比例划分为训练集，验证集和测试集，比例为8：1：1。而将voc数据集标注文件原本的xml格式转换为txt格式并存放在labels文件夹中，里面的标签文件对于images文件夹中的训练集，验证集和测试集的标签文件；

注意：需在文件夹中提前准备好images文件夹和labels文件夹，并在其中创建train，val，test文件夹。如果不需要test文件，将代码中test删除，把对应的比例划分给train或者val。

#voc转yolo
import os
import random
import shutil
import xml.etree.ElementTree as ET
 
# 设置VOC数据集文件夹路径
voc_dir = './cfg/datasets/VOC2012'   #源文件名
output_dir = './cfg/datasets/VOC'    #目标文件名
 
# 创建YOLO格式的文件夹结构
yolo_subdirs = ['images', 'labels']
for subdir in yolo_subdirs:
    os.makedirs(os.path.join(output_dir, subdir), exist_ok=True)
 
# 获取所有图片文件的文件名（不包括文件扩展名）
image_files = [os.path.splitext(file)[0] for file in os.listdir(os.path.join(voc_dir, 'JPEGImages'))]
 
# 随机打乱图片文件顺序
random.shuffle(image_files)
 
# 划分数据集比例（8:1:1）
total_images = len(image_files)
train_ratio = 0.8
val_ratio = 0.1
 
train_split = int(total_images * train_ratio)
val_split = int(total_images * (train_ratio + val_ratio))
 
# 分割数据集
train_images = image_files[:train_split]
val_images = image_files[train_split:val_split]
test_images = image_files[val_split:]
 
 
# 复制图片文件到YOLO格式文件夹
def copy_images(image_list, subset):
    for image_name in image_list:
        image_path_src = os.path.join(voc_dir, 'JPEGImages', image_name + '.jpg')
        image_path_dest = os.path.join(output_dir, 'images', subset, image_name + '.jpg')
        shutil.copy(image_path_src, image_path_dest)
 
 
copy_images(train_images, 'train')
copy_images(val_images, 'val')
copy_images(test_images, 'test')
 
class_to_idx = {
    'aeroplane': 0,
    'bicycle': 1,
    'bird': 2,
    'boat': 3,
    'bottle': 4,
    'bus': 5,
    'car': 6,
    'cat': 7,
    'chair': 8,
    'cow': 9,
    'diningtable': 10,
    'dog': 11,
    'horse': 12,
    'motorbike': 13,
    'person': 14,
    'pottedplant': 15,
    'sheep': 16,
    'sofa': 17,
    'train': 18,
    'tvmonitor': 19,
    # 如果你的数据集有更多类别，请继续添加映射
}
 
# 转换XML标签为YOLO格式并保存为txt文件
def convert_voc_to_yolo_label(image_list, subset):
    for image_name in image_list:
        label_path_src = os.path.join(voc_dir, 'Annotations', image_name + '.xml')
        label_path_dest = os.path.join(output_dir, 'labels', subset, image_name + '.txt')
 
        with open(label_path_dest, 'w') as label_file:
            root = ET.parse(label_path_src).getroot()
            img_size = root.find('size')
            img_width = float(img_size.find('width').text)
            img_height = float(img_size.find('height').text)
 
            for obj in root.findall('object'):
                class_name = obj.find('name').text
                if class_name not in class_to_idx:
                    continue
 
                class_idx = class_to_idx[class_name]
                bbox = obj.find('bndbox')
                xmin = float(bbox.find('xmin').text)
                ymin = float(bbox.find('ymin').text)
                xmax = float(bbox.find('xmax').text)
                ymax = float(bbox.find('ymax').text)
 
                # 计算YOLO格式的坐标（中心点坐标、宽度和高度）
                x_center = (xmin + xmax) / (2 * img_width)
                y_center = (ymin + ymax) / (2 * img_height)
                width = (xmax - xmin) / img_width
                height = (ymax - ymin) / img_height
 
                # 将YOLO格式的标签写入文件
                label_file.write(f"{class_idx} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n")
 
 
# 对训练集、验证集和测试集执行标签转换
convert_voc_to_yolo_label(train_images, 'train')
convert_voc_to_yolo_label(val_images, 'val')
convert_voc_to_yolo_label(test_images, 'test')
 
print("数据集转换完成，YOLO格式的数据集保存在", output_dir)