医疗影像ROI生成bounding box并输出成yolo格式的annotation text file

Question

如图：

有training images:

和與之對應的ROI label:

问题：
我要如何写一个 python function去得到yolo format的bounding box 标注讯息？ （bounding box是包住白点ROI的）
并所有都变成txt文件， 存在一个空文件夹里。

Answer 1

要得到YOLO格式的bounding box标注信息，你需要进行以下步骤：

加载图像并使用某种算法（如Canny边缘检测、阈值分割等）找到感兴趣区域（ROI）的位置。
对于每个ROI，计算它的中心坐标、宽度和高度。
将这些信息转换为YOLO格式的bounding box标注信息，并将它们保存到一个txt文件中。
下面是一个实现上述功能的Python函数示例：

import cv2
import os

def get_yolo_bbox(image_path, output_dir):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 对图像进行预处理，找到感兴趣区域（ROI）的位置
    # 这里用Canny边缘检测作为示例
    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

    # 找到ROI的位置
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rois = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]

    # 转换为YOLO格式的bounding box标注信息，并保存到txt文件中
    img_height, img_width, _ = img.shape
    with open(os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0] + '.txt'), 'w') as f:
        for roi in rois:
            x_center = (roi[0] + roi[2] / 2) / img_width
            y_center = (roi[1] + roi[3] / 2) / img_height
            w = roi[2] / img_width
            h = roi[3] / img_height
            f.write(f'0 {x_center:.6f} {y_center:.6f} {w:.6f} {h:.6f}\n')

这个函数接受一个图像文件路径和一个输出目录作为输入参数，会将YOLO格式的bounding box标注信息保存到一个txt文件中，文件名与图像文件名相同，存储在指定的输出目录下。函数使用Canny边缘检测算法作为示例找到ROI的位置，你可以根据自己的需求使用不同的算法进行ROI的检测。

使用该函数的示例代码如下：

import os

input_dir = 'path/to/input/dir'
output_dir = 'path/to/output/dir'

if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 对于输入目录中的每个图像文件，生成YOLO格式的bounding box标注信息并保存到txt文件中
for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.endswith('.jpg'):
        image_path = os.path.join(input_dir, filename)
        get_yolo_bbox(image_path, output_dir)

这个示例代码遍历输入目录中的每个图像文件，调用get_yolo_bbox()函数生成bounding box标注信息并将其保存到txt文件中，这些txt文件会存储到指定的输出目录下。
如果对您有帮助，请给与采纳，谢谢。