CropAndDetectYOLO

説明

大きなサイズの画像を所定のサイズでクロップした学習データを作ります。 labelmeのアノテーションデータを使い、YOLO形式のファイルを作ります。

例：以下の設定で画像を切り取ります。

設定値	ピクセル数
元画像サイズ	6000*4000pix
クロップサイズ	640*640pix
オーバラップ	64pix

元画像のピクセル位置をクロップ位置

これに合わせて、labelmeのアノテーション情報をYOLO形式に変換します。 x2のxは「576~1216」をクロップしていますが、
640　−　64　= 576
576　+　640　=　1216
の部分を切り取ります。

----	x1	x2	x3	x4	---
y1	x: 0 ~ 640 y: 0 ~ 640	x: 576 ~ 1216 y: 0 ~ 640	x: 1152 ~ 1792 y: 0 ~ 640	x: 1728 ~ 2368 y: 0 ~ 640	x: ... y: ...
y2	x: 0 ~ 640 y: 576 ~ 1216	x: 576 ~ 1216 y: 576 ~ 1216	x: 1152 ~ 1792 y: 576 ~ 1216	x: 1728 ~ 2368 y: 576 ~ 1216	x: ... y: ...
y3	x: 0 ~ 640 y: 1152 ~ 1792	x: 576 ~ 1216 y: 1152 ~ 1792	x: 1152 ~ 1792 y: 1152 ~ 1792	x: 1728 ~ 2368 y: 1152 ~ 1792	x: ... y: ...
y4	x: 0 ~ 640 y: 0 ~ 640	x: 576 ~ 1216 y: 0 ~ 640	x: 1152 ~ 1792 y: 0 ~ 640	x: 1728 ~ 2368 y: 0 ~ 640	x: ... y: ...
y.	x: ... y:...	x: ... y: ...	x: ... y: ...	x: ... y: ...	---

ライブラリのバージョン（参考:私が実行したときのバージョン）

python:3.10.8
numpy:1.25.1
pandas:2.0.1
pillow:10.010
matplotlib:317.2
opencv-python:418.0.741

ファイル構成

CropAndDetectYOLO/
　├ croped_data/ # 実行結果例　|　 ├ check_croping
　|　 └ imagss # folder to save croped images
　|　 └ labels # folder to save YOLO text files for croped images
　|　
　├ data/ 　|　 ├ *.jpg # big size image
　|　 └ *.json # json file create from labelme
　|　 ├ *.jpg # big size image
　|　 └ *.json # json file create from labelme
　|　 ├ *.jpg # big size image
　|　 └ *.json # json file create from labelme
　|　
　├ readme.md
　├ ****.ipynb