实现rolabelimg对于dota格式文件的直接加载和保存
在本篇博客中，我们将讲解如何修改roLabelImg.py文件，使其能够直接加载和保存Dota格式的标注文件（txt）以替换掉复杂的xml文件。通过对源代码的修改，我们将实现支持加载并保存Dota格式标注数据，以便与roLabelImg的图形界面进行配合。
1. 修改roLabelImg.py中的函数
在原本的roLabelImg.py中，首先，我们需要替换PascalVocReader为DotaReader，这样我们就可以通过自定义的DotaReader类来解析Dota格式的标注数据。
# 修改前
from pascal_voc_io import PascalVocReader# 修改后
from pascal_voc_io import PascalVocReader, DotaReader
接着，我们需要更新读取标注的代码。在原有的代码中，使用的是PascalVocReader，现在我们需要将其替换为DotaReader来解析Dota格式的标注文件。
# 修改前
tVocParseReader = PascalVocReader(xmlPath)# 修改后
tVocParseReader = DotaReader(xmlPath)
在标注保存部分的代码中，我们将标注以Dota格式保存为txt文件，而不是Pascal VOC格式的xml文件。以下是代码的修改：
# 修改前
try:if self.usingPascalVocFormat is True:print('Img: ' + self.filePath + ' -> Its xml: ' + annotationFilePath)self.labelFile.savePascalVocFormat(annotationFilePath, shapes, self.filePath, self.imageData,self.lineColor.getRgb(), self.fillColor.getRgb())else:self.labelFile.save(annotationFilePath, shapes, self.filePath, self.imageData,self.lineColor.getRgb(), self.fillColor.getRgb())# 修改后
try:print('Img: ' + self.filePath + ' -> Its txt: ' + annotationFilePath)with open(annotationFilePath, 'w') as f:for shape in shapes:points = shape['points']label = shape['label']difficult = 0# 将4个点坐标 + 标签 + 难度级别写入文件line = " ".join([f"{p[0]} {p[1]}" for p in points]) + f" {label} {difficult}\n"f.write(line)return True
2. 修改pascal_voc_io.py中的代码
我们需要在pascal_voc_io.py中新增DotaReader类，它负责解析Dota格式的标注文件并将其转换为roLabelImg可以识别的格式。
DotaReader类的实现
首先，我们实现一个辅助函数polygon_to_rotated_box，该函数用于将Dota格式中的四个点坐标转换为一个旋转框，便于后续处理。
def polygon_to_rotated_box(polygon):"""将8参数多边形（四个点的坐标）转换为5参数旋转框。"""# 将多边形顶点转换为numpy数组poly_points = np.array(polygon, dtype=np.float32).reshape(-1, 2)# 获取最小外接矩形rect = cv2.minAreaRect(poly_points)(cx, cy), (w, h), theta = rect# OpenCV返回的角度是负角度，需要转换成正角度if w < h:w, h = h, wtheta += 90theta = np.deg2rad(theta) # 将角度转换为弧度return cx, cy, w, h, theta
接着，我们实现DotaReader类，它负责读取Dota格式的txt标注文件并将每个标注信息解析为相应的格式。
class DotaReader:def __init__(self, filepath):self.shapes = []self.filepath = filepathself.parseDotaFile()self.verified = Falsedef getShapes(self):return self.shapesdef addShape(self, label, points, difficult):# 将每个标注转换为相应的四个角点（顺时针或逆时针）cx, cy, w, h, theta = polygon_to_rotated_box(points)self.shapes.append((label, points, theta, True, None, None, difficult))def parseDotaFile(self):assert self.filepath.endswith('.txt'), "Unsupport file format"print(self.filepath)with open(self.filepath, 'r') as file:lines = file.readlines()for line in lines:parts = line.strip().split()if len(parts) == 9:# 提取四个点坐标（8个数值）x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = map(float, parts[:8])label = parts[8] # 标签difficult = 0 # 难度标记，0 或 1# 将四个坐标点按顺时针顺序排列points = [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]# 添加标注信息到shapesself.addShape(label, points, difficult)elif len(parts) == 10:# 提取四个点坐标（8个数值）x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = map(float, parts[:8])label = parts[8] # 标签difficult = int(parts[9]) # 难度标记，0 或 1# 将四个坐标点按顺时针顺序排列points = [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]# 添加标注信息到shapesself.addShape(label, points, difficult)else:continue
3. 总结
通过以上修改，我们成功实现了roLabelImg支持Dota格式文件的加载和保存。在roLabelImg.py中，我们通过替换PascalVocReader为DotaReader，使得程序能够读取Dota格式的txt文件，并将标注信息以txt格式保存。通过修改pascal_voc_io.py文件中的代码，我们新增了DotaReader类，它能够处理Dota格式的标注数据，并将其转换为可供roLabelImg使用的格式。
这些修改为我们在使用roLabelImg进行图像标注时提供了更多灵活性，特别是对于Dota数据集的支持。
---
希望这篇博客对您有所帮助，如果您喜欢这篇文章，请点赞或关注，我会持续分享更多实用的 目标检测工具 技术内容！
---