yolo系列模型训练数据集全流程制作方法（附数据增强代码）

yolo系列的模型在目标检测领域里面受众非常广，也十分流行，但是在使用yolo进行目标检测训练的时候，往往要将VOC格式的数据集转化为yolo专属的数据集，而yolo的训练数据集制作方法呢，最常见的也是有两种，下面我们只讲述一种最常用的方法，也是我最常使用的。

1. voc转yolo格式

我最常使用的目标检测数据集为VOC格式，而它的格式一般如下所示：

- dataset
  |- annotations
  |  |- image1.xml
  |  |- image2.xml
  |  |- ...
  |
  |- images
  |  |- image1.jpg
  |  |- image2.jpg
  |  |- ...

• dataset 是数据集的根目录。
• annotations 目录包含每个图像对应的 XML 注释文件。
• images 目录包含每个图像文件。

而我们要转换的yolo格式如下所示:

- dataset
  |- images
  |  |- image1.jpg
  |  |- image2.jpg
  |  |- ...
  |
  |- labels
  |  |- image1.txt
  |  |- image2.txt
  |  |- ...

• dataset 是数据集的根目录。
• images 目录包含每个图像文件，通常是以 .jpg 或 .png 等格式保存的图像文件。
• labels 目录包含每个图像对应的标签文件，通常是以 .txt 格式保存的文本文件。

而 labels 里面的内容填写格式为下图所示：

通常，每行的格式为：class x_center y_center width height，其中class代表的是图片中目标所对应的类别，x_center, y_center是边界框的中心点坐标相对于图像宽度和高度的归一化值，width 和 height 是边界框的宽度和高度相对于图像宽度和高度的归一化值。
举例如下：

转换代码：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join


def convert(size, box):
    x_center = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y_center = (box[2] + box[3]) / 2.0
    x = x_center / size[0]
    y = y_center / size[1]

    w = (box[1] - box[0]) / size[0]
    h = (box[3] - box[2]) / size[1]

    return (x, y, w, h)


def convert_annotation(xml_files_path, save_txt_files_path, classes):
    xml_files = os.listdir(xml_files_path)
    for xml_name in xml_files:
        xml_file = os.path.join(xml_files_path, xml_name)
        out_txt_path = os.path.join(save_txt_files_path, xml_name.split('.')[0] + '.txt')
        out_txt_f = open(out_txt_path, 'w')
        tree = ET.parse(xml_file)
        root = tree.getroot()
        size = root.find('size')
        w = int(size.find('width').text)
        h = int(size.find('height').text)

        for obj in root.iter('object'):
            #difficult = obj.find('difficult').text
            cls = obj.find('name').text
            #if cls not in classes or int(difficult) == 1:
                #continue
            cls_id = classes.index(cls)
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
                 float(xmlbox.find('ymax').text))
            # b=(xmin, xmax, ymin, ymax)
            # print(w, h, b)
            bb = convert((w, h), b)
            out_txt_f.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


if __name__ == "__main__":
    # 把forklift_pallet的voc的xml标签文件转化为yolo的txt标签文件
    # 1、需要转化的类别，这里我直接用数字代表类别，由于我是八类，所以从0到7
    classes = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
    # 2、voc格式的xml标签文件路径
    xml_files1 = 'annotations'
    # 3、转化为yolo格式的txt标签文件存储路径
    save_txt_files1 = 'labels'

    convert_annotation(xml_files1, save_txt_files1, classes)

上面代码中注释了一部分内容，比如difficult这一项，由于我xml文件里面没有difficult，所以就注释掉了，大家按照自己的需求进行使用即可。

划分数据集

在我们进行yolo目标检测模型训练之前，需要先将数据集进行合理的划分，比如说划分为训练集：验证集=8:2，或者训练集：验证集：测试集=7:2：1。不过我一般习惯只划分训练集和验证集，也就是按8:2的比例进行划分，代码如下所示：

import os
import shutil
import random

# 定义数据集文件夹路径
dataset_path = 'dataset'
images_path = os.path.join(dataset_path, 'images')
labels_path = os.path.join(dataset_path, 'labels')

# 定义划分后的文件夹路径
new_path = 'mydata'
train_path = os.path.join(new_path, 'train')
val_path = os.path.join(new_path, 'val')

# 创建train和val文件夹
os.makedirs(os.path.join(train_path, 'images'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(train_path, 'labels'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(val_path, 'images'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(val_path, 'labels'), exist_ok=True)

# 获取所有图片文件的文件名
image_files = os.listdir(images_path)
# 随机打乱文件顺序
random.shuffle(image_files)

# 定义验证集所占比例
val_split = 0.1
# 计算验证集大小
num_val = int(len(image_files) * val_split)

# 将数据集按照比例划分到train和val文件夹中
for i, image_file in enumerate(image_files):
    src_image = os.path.join(images_path, image_file)
    src_label = os.path.join(labels_path, image_file.replace('.jpg', '.txt'))
    if i < num_val:
        dst_image = os.path.join(val_path, 'images', image_file)
        dst_label = os.path.join(val_path, 'labels', image_file.replace('.jpg', '.txt'))
    else:
        dst_image = os.path.join(train_path, 'images', image_file)
        dst_label = os.path.join(train_path, 'labels', image_file.replace('.jpg', '.txt'))
    shutil.copy(src_image, dst_image)
    shutil.copy(src_label, dst_label)

划分完成以后的文件夹格式为：

- mydata
  |- train
  |  |- images
  |  |- labels
  |
  |- val
  |  |- images
  |  |- labels

images和labels分别是对应的数据集图片和txt标签。

数据增强

在我们参加一些目标检测类比赛的时候，往往会遇见比赛训练集不足的情况，这将极大程度上影响我们的模型精度，这时候可能就需要用到一些数据增强方法，如翻转、随机裁剪等等。当然，yolo系列的模型一般都自带有数据增强，但是我们也可以尝试训练前进行增强看看效果。
代码如下：

# -*- coding=utf-8 -*-

import time
import random
import copy
import cv2
import os
import math
import numpy as np
from skimage.util import random_noise
from lxml import etree, objectify
import xml.etree.ElementTree as ET
import argparse


# 显示图片
def show_pic(img, bboxes=None):
    '''
    输入:
        img:图像array
        bboxes:图像的所有boudning box list, 格式为[[x_min, y_min, x_max, y_max]....]
        names:每个box对应的名称
    '''
    for i in range(len(bboxes)):
        bbox = bboxes[i]
        x_min = bbox[0]
        y_min = bbox[1]
        x_max = bbox[2]
        y_max = bbox[3]
        cv2.rectangle(img, (int(x_min), int(y_min)), (int(x_max), int(y_max)), (0, 255, 0), 3)
    cv2.namedWindow('pic', 0)  # 1表示原图
    cv2.moveWindow('pic', 0, 0)
    cv2.resizeWindow('pic', 1200, 800)  # 可视化的图片大小
    cv2.imshow('pic', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


# 图像均为cv2读取
class DataAugmentForObjectDetection():
    def __init__(self, rotation_rate=0.5, max_rotation_angle=5,
                 crop_rate=0.5, shift_rate=0.5, change_light_rate=0.5,
                 add_noise_rate=0.5, flip_rate=0.5,
                 cutout_rate=0.5, cut_out_length=50, cut_out_holes=1, cut_out_threshold=0.5,
                 is_addNoise=True, is_changeLight=True, is_cutout=True, is_rotate_img_bbox=True,
                 is_crop_img_bboxes=True, is_shift_pic_bboxes=True, is_filp_pic_bboxes=True):

        # 配置各个操作的属性
        self.rotation_rate = rotation_rate
        self.max_rotation_angle = max_rotation_angle
        self.crop_rate = crop_rate
        self.shift_rate = shift_rate
        self.change_light_rate = change_light_rate
        self.add_noise_rate = add_noise_rate
        self.flip_rate = flip_rate
        self.cutout_rate = cutout_rate

        self.cut_out_length = cut_out_length
        self.cut_out_holes = cut_out_holes
        self.cut_out_threshold = cut_out_threshold

        # 是否使用某种增强方式
        self.is_addNoise = is_addNoise
        self.is_changeLight = is_changeLight
        self.is_cutout = is_cutout
        self.is_rotate_img_bbox = is_rotate_img_bbox
        self.is_crop_img_bboxes = is_crop_img_bboxes
        self.is_shift_pic_bboxes = is_shift_pic_bboxes
        self.is_filp_pic_bboxes = is_filp_pic_bboxes

    # ----1.加噪声---- #
    def _addNoise(self, img):
        '''
        输入:
            img:图像array
        输出:
            加噪声后的图像array,由于输出的像素是在[0,1]之间,所以得乘以255
        '''
        # return cv2.GaussianBlur(img, (11, 11), 0)
        return random_noise(img, mode='gaussian', seed=int(time.time()), clip=True) * 255

    # ---2.调整亮度--- #
    def _changeLight(self, img):
        alpha = random.uniform(0.35, 1)
        blank = np.zeros(img.shape, img.dtype)
        return cv2.addWeighted(img, alpha, blank, 1 - alpha, 0)

    # ---3.cutout--- #
    def _cutout(self, img, bboxes, length=100, n_holes=1, threshold=0.5):
        '''
        原版本：https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout/blob/master/util/cutout.py
        Randomly mask out one or more patches from an image.
        Args:
            img : a 3D numpy array,(h,w,c)
            bboxes : 框的坐标
            n_holes (int): Number of patches to cut out of each image.
            length (int): The length (in pixels) of each square patch.
        '''

        def cal_iou(boxA, boxB):
            '''
            boxA, boxB为两个框，返回iou
            boxB为bouding box
            '''
            # determine the (x, y)-coordinates of the intersection rectangle
            xA = max(boxA[0], boxB[0])
            yA = max(boxA[1], boxB[1])
            xB = min(boxA[2], boxB[2])
            yB = min(boxA[3], boxB[3])

            if xB <= xA or yB <= yA:
                return 0.0

            # compute the area of intersection rectangle
            interArea = (xB - xA + 1) * (yB - yA + 1)

            # compute the area of both the prediction and ground-truth
            # rectangles
            boxAArea = (boxA[2] - boxA[0] + 1) * (boxA[3] - boxA[1] + 1)
            boxBArea = (boxB[2] - boxB[0] + 1) * (boxB[3] - boxB[1] + 1)
            iou = interArea / float(boxBArea)
            return iou

        # 得到h和w
        if img.ndim == 3:
            h, w, c = img.shape
        else:
            _, h, w, c = img.shape
        mask = np.ones((h, w, c), np.float32)
        for n in range(n_holes):
            chongdie = True  # 看切割的区域是否与box重叠太多
            while chongdie:
                y = np.random.randint(h)
                x = np.random.randint(w)

                y1 = np.clip(y - length // 2, 0,
                             h)  # numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None), clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间，大于a_max的就使得它等于 a_max，小于a_min,的就使得它等于a_min
                y2 = np.clip(y + length // 2, 0, h)
                x1 = np.clip(x - length // 2, 0, w)
                x2 = np.clip(x + length // 2, 0, w)

                chongdie = False
                for box in bboxes:
                    if cal_iou([x1, y1, x2, y2], box) > threshold:
                        chongdie = True
                        break
            mask[y1: y2, x1: x2, :] = 0.
        img = img * mask
        return img

    # ---4.旋转--- #
    def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.):
        '''
        参考:https://blog.csdn.net/u014540717/article/details/53301195crop_rate
        输入:
            img:图像array,(h,w,c)
            bboxes:该图像包含的所有boundingboxs,一个list,每个元素为[x_min, y_min, x_max, y_max],要确保是数值
            angle:旋转角度
            scale:默认1
        输出:
            rot_img:旋转后的图像array
            rot_bboxes:旋转后的boundingbox坐标list
        '''
        # 旋转图像
        w = img.shape[1]
        h = img.shape[0]
        # 角度变弧度
        rangle = np.deg2rad(angle)  # angle in radians
        # now calculate new image width and height
        nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale
        nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale
        # ask OpenCV for the rotation matrix
        rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale)
        # calculate the move from the old center to the new center combined
        # with the rotation
        rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0]))
        # the move only affects the translation, so update the translation
        rot_mat[0, 2] += rot_move[0]
        rot_mat[1, 2] += rot_move[1]
        # 仿射变换
        rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4)

        # 矫正bbox坐标
        # rot_mat是最终的旋转矩阵
        # 获取原始bbox的四个中点，然后将这四个点转换到旋转后的坐标系下
        rot_bboxes = list()
        for bbox in bboxes:
            xmin = bbox[0]
            ymin = bbox[1]
            xmax = bbox[2]
            ymax = bbox[3]
            point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1]))
            point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1]))
            point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1]))
            point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1]))
            # 合并np.array
            concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4))
            # 改变array类型
            concat = concat.astype(np.int32)
            # 得到旋转后的坐标
            rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat)
            rx_min = rx
            ry_min = ry
            rx_max = rx + rw
            ry_max = ry + rh
            # 加入list中
            rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max])

        return rot_img, rot_bboxes

    # ---5.裁剪--- #
    def _crop_img_bboxes(self, img, bboxes):
        '''
        裁剪后的图片要包含所有的框
        输入:
            img:图像array
            bboxes:该图像包含的所有boundingboxs,一个list,每个元素为[x_min, y_min, x_max, y_max],要确保是数值
        输出:
            crop_img:裁剪后的图像array
            crop_bboxes:裁剪后的bounding box的坐标list
        '''
        # 裁剪图像
        w = img.shape[1]
        h = img.shape[0]
        x_min = w  # 裁剪后的包含所有目标框的最小的框
        x_max = 0
        y_min = h
        y_max = 0
        for bbox in bboxes:
            x_min = min(x_min, bbox[0])
            y_min = min(y_min, bbox[1])
            x_max = max(x_max, bbox[2])
            y_max = max(y_max, bbox[3])

        d_to_left = x_min  # 包含所有目标框的最小框到左边的距离
        d_to_right = w - x_max  # 包含所有目标框的最小框到右边的距离
        d_to_top = y_min  # 包含所有目标框的最小框到顶端的距离
        d_to_bottom = h - y_max  # 包含所有目标框的最小框到底部的距离

        # 随机扩展这个最小框
        crop_x_min = int(x_min - random.uniform(0, d_to_left))
        crop_y_min = int(y_min - random.uniform(0, d_to_top))
        crop_x_max = int(x_max + random.uniform(0, d_to_right))
        crop_y_max = int(y_max + random.uniform(0, d_to_bottom))

        # 随机扩展这个最小框 , 防止别裁的太小
        # crop_x_min = int(x_min - random.uniform(d_to_left//2, d_to_left))
        # crop_y_min = int(y_min - random.uniform(d_to_top//2, d_to_top))
        # crop_x_max = int(x_max + random.uniform(d_to_right//2, d_to_right))
        # crop_y_max = int(y_max + random.uniform(d_to_bottom//2, d_to_bottom))

        # 确保不要越界
        crop_x_min = max(0, crop_x_min)
        crop_y_min = max(0, crop_y_min)
        crop_x_max = min(w, crop_x_max)
        crop_y_max = min(h, crop_y_max)

        crop_img = img[crop_y_min:crop_y_max, crop_x_min:crop_x_max]

        # 裁剪boundingbox
        # 裁剪后的boundingbox坐标计算
        crop_bboxes = list()
        for bbox in bboxes:
            crop_bboxes.append([bbox[0] - crop_x_min, bbox[1] - crop_y_min, bbox[2] - crop_x_min, bbox[3] - crop_y_min])

        return crop_img, crop_bboxes

    # ---6.平移--- #
    def _shift_pic_bboxes(self, img, bboxes):
        '''
        平移后的图片要包含所有的框
        输入:
            img:图像array
            bboxes:该图像包含的所有boundingboxs,一个list,每个元素为[x_min, y_min, x_max, y_max],要确保是数值
        输出:
            shift_img:平移后的图像array
            shift_bboxes:平移后的bounding box的坐标list
        '''
        # 平移图像
        w = img.shape[1]
        h = img.shape[0]
        x_min = w  # 裁剪后的包含所有目标框的最小的框
        x_max = 0
        y_min = h
        y_max = 0
        for bbox in bboxes:
            x_min = min(x_min, bbox[0])
            y_min = min(y_min, bbox[1])
            x_max = max(x_max, bbox[2])
            y_max = max(y_max, bbox[3])

        d_to_left = x_min  # 包含所有目标框的最大左移动距离
        d_to_right = w - x_max  # 包含所有目标框的最大右移动距离
        d_to_top = y_min  # 包含所有目标框的最大上移动距离
        d_to_bottom = h - y_max  # 包含所有目标框的最大下移动距离

        x = random.uniform(-(d_to_left - 1) / 3, (d_to_right - 1) / 3)
        y = random.uniform(-(d_to_top - 1) / 3, (d_to_bottom - 1) / 3)

        M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])  # x为向左或右移动的像素值,正为向右负为向左; y为向上或者向下移动的像素值,正为向下负为向上
        shift_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

        #  平移boundingbox
        shift_bboxes = list()
        for bbox in bboxes:
            shift_bboxes.append([bbox[0] + x, bbox[1] + y, bbox[2] + x, bbox[3] + y])

        return shift_img, shift_bboxes

    # ---7.镜像--- #
    def _filp_pic_bboxes(self, img, bboxes):
        '''
            平移后的图片要包含所有的框
            输入:
                img:图像array
                bboxes:该图像包含的所有boundingboxs,一个list,每个元素为[x_min, y_min, x_max, y_max],要确保是数值
            输出:
                flip_img:平移后的图像array
                flip_bboxes:平移后的bounding box的坐标list
        '''
        # 翻转图像

        flip_img = copy.deepcopy(img)
        h, w, _ = img.shape

        sed = random.random()

        if 0 < sed < 0.33:  # 0.33的概率水平翻转，0.33的概率垂直翻转,0.33是对角反转
            flip_img = cv2.flip(flip_img, 0)  # _flip_x
            inver = 0
        elif 0.33 < sed < 0.66:
            flip_img = cv2.flip(flip_img, 1)  # _flip_y
            inver = 1
        else:
            flip_img = cv2.flip(flip_img, -1)  # flip_x_y
            inver = -1

        # 调整boundingbox
        flip_bboxes = list()
        for box in bboxes:
            x_min = box[0]
            y_min = box[1]
            x_max = box[2]
            y_max = box[3]

            if inver == 0:
                # 0：垂直翻转
                flip_bboxes.append([x_min, h - y_max, x_max, h - y_min])
            elif inver == 1:
                # 1：水平翻转
                flip_bboxes.append([w - x_max, y_min, w - x_min, y_max])
            elif inver == -1:
                # -1：水平垂直翻转
                flip_bboxes.append([w - x_max, h - y_max, w - x_min, h - y_min])
        return flip_img, flip_bboxes

    # 图像增强方法
    def dataAugment(self, img, bboxes):
        '''
        图像增强
        输入:
            img:图像array
            bboxes:该图像的所有框坐标
        输出:
            img:增强后的图像
            bboxes:增强后图片对应的box
        '''
        change_num = 0  # 改变的次数
        # print('------')
        while change_num < 1:  # 默认至少有一种数据增强生效

            if self.is_rotate_img_bbox:
                if random.random() > self.rotation_rate:  # 旋转
                    change_num += 1
                    angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle)
                    scale = random.uniform(0.7, 0.8)
                    img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale)

            if self.is_shift_pic_bboxes:
                if random.random() < self.shift_rate:  # 平移
                    change_num += 1
                    img, bboxes = self._shift_pic_bboxes(img, bboxes)

            if self.is_changeLight:
                if random.random() > self.change_light_rate:  # 改变亮度
                    change_num += 1
                    img = self._changeLight(img)

            if self.is_addNoise:
                if random.random() < self.add_noise_rate:  # 加噪声
                    change_num += 1
                    img = self._addNoise(img)
            if self.is_cutout:
                if random.random() < self.cutout_rate:  # cutout
                    change_num += 1
                    img = self._cutout(img, bboxes, length=self.cut_out_length, n_holes=self.cut_out_holes,
                                       threshold=self.cut_out_threshold)
            if self.is_filp_pic_bboxes:
                if random.random() < self.flip_rate:  # 翻转
                    change_num += 1
                    img, bboxes = self._filp_pic_bboxes(img, bboxes)

        return img, bboxes


# xml解析工具
class ToolHelper():
    # 从xml文件中提取bounding box信息, 格式为[[x_min, y_min, x_max, y_max, name]]
    def parse_xml(self, path):
        '''
        输入：
            xml_path: xml的文件路径
        输出：
            从xml文件中提取bounding box信息, 格式为[[x_min, y_min, x_max, y_max, name]]
        '''
        tree = ET.parse(path)
        root = tree.getroot()
        objs = root.findall('object')
        coords = list()
        for ix, obj in enumerate(objs):
            name = obj.find('name').text
            box = obj.find('bndbox')
            x_min = int(box[0].text)
            y_min = int(box[1].text)
            x_max = int(box[2].text)
            y_max = int(box[3].text)
            coords.append([x_min, y_min, x_max, y_max, name])
        return coords

    # 保存图片结果
    def save_img(self, file_name, save_folder, img):
        cv2.imwrite(os.path.join(save_folder, file_name), img)

    # 保持xml结果
    def save_xml(self, file_name, save_folder, img_info, height, width, channel, bboxs_info):
        '''
        :param file_name:文件名
        :param save_folder:#保存的xml文件的结果
        :param height:图片的信息
        :param width:图片的宽度
        :param channel:通道
        :return:
        '''
        folder_name, img_name = img_info  # 得到图片的信息

        E = objectify.ElementMaker(annotate=False)

        anno_tree = E.annotation(
            E.folder(folder_name),
            E.filename(img_name),
            E.path(os.path.join(folder_name, img_name)),
            E.source(
                E.database('Unknown'),
            ),
            E.size(
                E.width(width),
                E.height(height),
                E.depth(channel)
            ),
            E.segmented(0),
        )

        labels, bboxs = bboxs_info  # 得到边框和标签信息
        for label, box in zip(labels, bboxs):
            anno_tree.append(
                E.object(
                    E.name(label),
                    E.pose('Unspecified'),
                    E.truncated('0'),
                    E.difficult('0'),
                    E.bndbox(
                        E.xmin(box[0]),
                        E.ymin(box[1]),
                        E.xmax(box[2]),
                        E.ymax(box[3])
                    )
                ))

        etree.ElementTree(anno_tree).write(os.path.join(save_folder, file_name), pretty_print=True)


if __name__ == '__main__':

    need_aug_num = 5  # 每张图片需要增强的次数

    is_endwidth_dot = True  # 文件是否以.jpg或者png结尾

    dataAug = DataAugmentForObjectDetection()  # 数据增强工具类

    toolhelper = ToolHelper()  # 工具

    # 获取相关参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--source_img_path', type=str, default='images')
    parser.add_argument('--source_xml_path', type=str, default='Annotations')
    parser.add_argument('--save_img_path', type=str, default='enhance_images')
    parser.add_argument('--save_xml_path', type=str, default='enhance_Annotations')
    args = parser.parse_args()
    source_img_path = args.source_img_path  # 图片原始位置
    source_xml_path = args.source_xml_path  # xml的原始位置

    save_img_path = args.save_img_path  # 图片增强结果保存文件
    save_xml_path = args.save_xml_path  # xml增强结果保存文件

    # 如果保存文件夹不存在就创建
    if not os.path.exists(save_img_path):
        os.mkdir(save_img_path)

    if not os.path.exists(save_xml_path):
        os.mkdir(save_xml_path)

    for parent, _, files in os.walk(source_img_path):
        files.sort()
        for file in files:
            cnt = 0
            pic_path = os.path.join(parent, file)
            xml_path = os.path.join(source_xml_path, file[:-4] + '.xml')
            values = toolhelper.parse_xml(xml_path)  # 解析得到box信息，格式为[[x_min,y_min,x_max,y_max,name]]
            coords = [v[:4] for v in values]  # 得到框
            labels = [v[-1] for v in values]  # 对象的标签

            # 如果图片是有后缀的
            if is_endwidth_dot:
                # 找到文件的最后名字
                dot_index = file.rfind('.')
                _file_prefix = file[:dot_index]  # 文件名的前缀
                _file_suffix = file[dot_index:]  # 文件名的后缀
            img = cv2.imread(pic_path)

            # show_pic(img, coords)  # 显示原图
            while cnt < need_aug_num:  # 继续增强
                auged_img, auged_bboxes = dataAug.dataAugment(img, coords)
                auged_bboxes_int = np.array(auged_bboxes).astype(np.int32)
                height, width, channel = auged_img.shape  # 得到图片的属性
                img_name = '{}_{}{}'.format(_file_prefix, cnt + 1, _file_suffix)  # 图片保存的信息
                toolhelper.save_img(img_name, save_img_path,
                                    auged_img)  # 保存增强图片

                toolhelper.save_xml('{}_{}.xml'.format(_file_prefix, cnt + 1),
                                    save_xml_path, (save_img_path, img_name), height, width, channel,
                                    (labels, auged_bboxes_int))  # 保存xml文件
                # show_pic(auged_img, auged_bboxes)  # 强化后的图
                print(img_name)
                cnt += 1  # 继续增强下一张

增强后的效果图如下所示：

详细实战使用操作请看：基于yolov8的车牌检测训练全流程