YOLOv8已有一个初步的检测模型，想利用这个模型对新的图片进行自动标注，生成labellmg可以识别的数据，再手动修改。如何操作？

Question

如题。YOLOv8已有一个初步的检测模型（这个模型自己弄的，不是官方的模型），想利用这个模型对新的图片进行自动标注，生成labellmg可以识别的数据，再手动修改。如何操作？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要使用YOLOv8模型对新图片进行自动标注并生成LabelImg可识别的数据格式，你可以遵循以下步骤：

步骤 1: 准备环境

确保你已经安装了YOLOv8相关的库，比如ultralytics，以及处理图像和数据所需的其他库。

pip install ultralytics opencv-python numpy

步骤 2: 加载模型

首先，你需要加载已经训练好的YOLOv8模型。这通常通过Yolo类的load方法完成。

from ultralytics import YOLO

# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('path/to/your/yolov8_model.pt')

步骤 3: 图片预测

接着，使用模型对新图片进行预测。这可以通过调用model.predict函数实现，并设置相应的参数。

results = model.predict(source='path/to/new_images', save=True, save_txt=True)

这里的save=True会保存预测后的图片，save_txt=True则会保存预测结果为txt文件，这是YOLOv5和YOLOv8的标准输出格式，包含了每个检测框的标签和坐标。

步骤 4: 转换数据格式

LabelImg使用的数据格式通常是Pascal VOC XML或YOLO txt格式。由于我们已经设置了save_txt=True，YOLOv8会自动保存为YOLO txt格式。如果你需要转换为Pascal VOC XML格式，可以使用Python脚本进行转换。

下面是一个将YOLO txt格式转换为Pascal VOC XML格式的示例脚本：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image

def convert_yolo_to_voc(yolo_file, image_path, output_dir):
    # 读取图片尺寸
    img = Image.open(image_path)
    w = img.width
    h = img.height

    # 创建XML树结构
    node_root = ET.Element('annotation')

    # 添加图片信息
    node_folder = ET.SubElement(node_root, 'folder')
    node_folder.text = 'images'
    node_filename = ET.SubElement(node_root, 'filename')
    node_filename.text = os.path.basename(image_path)
    node_size = ET.SubElement(node_root, 'size')
    node_width = ET.SubElement(node_size, 'width')
    node_width.text = str(w)
    node_height = ET.SubElement(node_size, 'height')
    node_height.text = str(h)
    node_depth = ET.SubElement(node_size, 'depth')
    node_depth.text = str(3)

    with open(yolo_file, 'r') as f:
        for line in f.readlines():
            data = line.strip().split()
            xmin = round((float(data[1]) - float(data[3])/2.0) * w)
            ymin = round((float(data[2]) - float(data[4])/2.0) * h)
            xmax = round((float(data[1]) + float(data[3])/2.0) * w)
            ymax = round((float(data[2]) + float(data[4])/2.0) * h)

            node_object = ET.SubElement(node_root, 'object')
            node_name = ET.SubElement(node_object, 'name')
            node_name.text = str(data[0])
            node_pose = ET.SubElement(node_object, 'pose')
            node_pose.text = 'Unspecified'
            node_truncated = ET.SubElement(node_object, 'truncated')
            node_truncated.text = '0'
            node_difficult = ET.SubElement(node_object, 'difficult')
            node_difficult.text = '0'
            node_bndbox = ET.SubElement(node_object, 'bndbox')
            node_xmin = ET.SubElement(node_bndbox, 'xmin')
            node_xmin.text = str(xmin)
            node_ymin = ET.SubElement(node_bndbox, 'ymin')
            node_ymin.text = str(ymin)
            node_xmax = ET.SubElement(node_bndbox, 'xmax')
            node_xmax.text = str(xmax)
            node_ymax = ET.SubElement(node_bndbox, 'ymax')
            node_ymax.text = str(ymax)

    tree = ET.ElementTree(node_root)
    tree.write(os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0] + '.xml'))

步骤 5: 执行转换

对于每一张图片，运行上述脚本中的convert_yolo_to_voc函数，将YOLO txt格式转换为VOC XML格式。

for img_file in os.listdir('path/to/new_images'):
    if img_file.endswith('.jpg'):
        yolo_file = os.path.join('path/to/labels', os.path.splitext(img_file)[0] + '.txt')
        convert_yolo_to_voc(yolo_file, os.path.join('path/to/new_images', img_file), 'path/to/output/xmls')

步骤 6: 使用LabelImg

最后，使用LabelImg打开转换后的XML文件，你可以查看和修改标注。确保LabelImg的配置正确指向了你的图像和标注文件目录。

以上步骤应该能帮助你从YOLOv8模型的预测结果中自动标注新图片，并将标注结果转换为LabelImg可识别的格式。