[保姆式教程]使用目标检测模型YOLO V8 OBB进行旋转目标的检测：训练自己的数据集（基于卫星和无人机的农业大棚数据集）

        最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V8 OBB的原因是因为尝试的第二个模型就是YOLO V8，后面会基于YOLO V9模型做农业大棚的旋转目标检测。YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码

        PS:欢迎大家分享农业大棚数据集，数据制作太花时间了......下面是我制作的农业大棚图像

 一、下载代码配置环境

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

        下载解压缩源码之后，激活环境进入根目录配置环境（我已经换源）：

pip install pyproject.dependencies

        我的换源方法是到用户文件夹（C:\Users\Administrator）下创建一个pip文件夹，然后在pip文件夹里创建一个txt文件，在txt文件里面写入下面的内容，然后把txt文件后缀改成ini

[global]
index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn

二、数据集准备

        流程：数据集标注——>XML——>DOTA_XML——>DOTA_TXT——>划分数据集（train和val）——>YOLO格式TXT

（1）LabelImg2标注数据集生成XML标注文件

        在LabelImg2上标注好数据，LabelImg2标注是五点式，即旋转框的中心x，y坐标、旋转框的长度和宽度、旋转角度

（2）XML标注文件转DOTA格式标签文件（TXT）

        下面将五点式XML文件转换为八点式XML文件，再将八点式XML文件转换为YOLO可训练的TXT格式

 提示：DOTA数据集的TXT格式

x1，y1，x2，y2，x3，<y3，x4，y4，class_index，difficult
# 示例
307 308 330 299 422 541 398 550 dog 0

       OBB检测方法里面旋转框的表示方法有好几种，YOLO V8 OBB使用的是（通过坐标在 0 和 1 之间归一化的四个角点来指定边界框）：

class_index, x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4（需要做归一化）
# 示例
0 0.332813 0.164062 0.403125 0.15 0.45 0.373437 0.379688 0.389062

注意事项：

        【1】运行代码之前将cls_list = ['dog']  # 修改为自己的标签，不修改也不会报错，只是转换后的TXT中将没有任何数据

        【2】查看ultralytics/data/converter.py脚本中的代码，图片数据格式是png还是jpg。如果你的图像格式与代码中要求的图像格式不符就无法生成TXT标签（PS:我是将jpg转png再运行代码的）

         （2024.05.22更新）当然也可以直接修改ultralytics/data/converter.py脚本中的代码，将

if image_path.suffix != ".png":

        修改为

if image_path.suffix != [".png", ".jpg", ".jpeg"]:

        修改之后就不用担心图像格式了，png、jpg、jpeg中的任何一种都可以

# 文件名称   ：roxml_to_dota.py
# 功能描述   ：把rolabelimg标注的xml文件转换成dota能识别的xml文件，
#             再转换成dota格式的txt文件
#            把旋转框 cx,cy,w,h,angle，或者矩形框cx,cy,w,h,转换成四点坐标x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import mathcls_list = ['dog']  # 修改为自己的标签def edit_xml(xml_file, dotaxml_file):"""修改xml文件:param xml_file:xml文件的路径:return:"""# dxml_file = open(xml_file,encoding='gbk')# tree = ET.parse(dxml_file).getroot()tree = ET.parse(xml_file)objs = tree.findall('object')for ix, obj in enumerate(objs):x0 = ET.Element("x0")  # 创建节点y0 = ET.Element("y0")x1 = ET.Element("x1")y1 = ET.Element("y1")x2 = ET.Element("x2")y2 = ET.Element("y2")x3 = ET.Element("x3")y3 = ET.Element("y3")# obj_type = obj.find('bndbox')# type = obj_type.text# print(xml_file)if (obj.find('robndbox') == None):obj_bnd = obj.find('bndbox')obj_xmin = obj_bnd.find('xmin')obj_ymin = obj_bnd.find('ymin')obj_xmax = obj_bnd.find('xmax')obj_ymax = obj_bnd.find('ymax')# 以防有负值坐标xmin = max(float(obj_xmin.text), 0)ymin = max(float(obj_ymin.text), 0)xmax = max(float(obj_xmax.text), 0)ymax = max(float(obj_ymax.text), 0)obj_bnd.remove(obj_xmin)  # 删除节点obj_bnd.remove(obj_ymin)obj_bnd.remove(obj_xmax)obj_bnd.remove(obj_ymax)x0.text = str(xmin)y0.text = str(ymax)x1.text = str(xmax)y1.text = str(ymax)x2.text = str(xmax)y2.text = str(ymin)x3.text = str(xmin)y3.text = str(ymin)else:obj_bnd = obj.find('robndbox')obj_bnd.tag = 'bndbox'  # 修改节点名obj_cx = obj_bnd.find('cx')obj_cy = obj_bnd.find('cy')obj_w = obj_bnd.find('w')obj_h = obj_bnd.find('h')obj_angle = obj_bnd.find('angle')cx = float(obj_cx.text)cy = float(obj_cy.text)w = float(obj_w.text)h = float(obj_h.text)angle = float(obj_angle.text)obj_bnd.remove(obj_cx)  # 删除节点obj_bnd.remove(obj_cy)obj_bnd.remove(obj_w)obj_bnd.remove(obj_h)obj_bnd.remove(obj_angle)x0.text, y0.text = rotatePoint(cx, cy, cx - w / 2, cy - h / 2, -angle)x1.text, y1.text = rotatePoint(cx, cy, cx + w / 2, cy - h / 2, -angle)x2.text, y2.text = rotatePoint(cx, cy, cx + w / 2, cy + h / 2, -angle)x3.text, y3.text = rotatePoint(cx, cy, cx - w / 2, cy + h / 2, -angle)# obj.remove(obj_type)  # 删除节点obj_bnd.append(x0)  # 新增节点obj_bnd.append(y0)obj_bnd.append(x1)obj_bnd.append(y1)obj_bnd.append(x2)obj_bnd.append(y2)obj_bnd.append(x3)obj_bnd.append(y3)tree.write(dotaxml_file, method='xml', encoding='utf-8')  # 更新xml文件# 转换成四点坐标
def rotatePoint(xc, yc, xp, yp, theta):xoff = xp - xc;yoff = yp - yc;cosTheta = math.cos(theta)sinTheta = math.sin(theta)pResx = cosTheta * xoff + sinTheta * yoffpResy = - sinTheta * xoff + cosTheta * yoffreturn str(int(xc + pResx)), str(int(yc + pResy))def totxt(xml_path, out_path):# 想要生成的txt文件保存的路径，这里可以自己修改files = os.listdir(xml_path)i = 0for file in files:tree = ET.parse(xml_path + os.sep + file)root = tree.getroot()name = file.split('.')[0]output = out_path + '\\' + name + '.txt'file = open(output, 'w')i = i + 1objs = tree.findall('object')for obj in objs:cls = obj.find('name').textbox = obj.find('bndbox')x0 = int(float(box.find('x0').text))y0 = int(float(box.find('y0').text))x1 = int(float(box.find('x1').text))y1 = int(float(box.find('y1').text))x2 = int(float(box.find('x2').text))y2 = int(float(box.find('y2').text))x3 = int(float(box.find('x3').text))y3 = int(float(box.find('y3').text))if x0 < 0:x0 = 0if x1 < 0:x1 = 0if x2 < 0:x2 = 0if x3 < 0:x3 = 0if y0 < 0:y0 = 0if y1 < 0:y1 = 0if y2 < 0:y2 = 0if y3 < 0:y3 = 0for cls_index, cls_name in enumerate(cls_list):if cls == cls_name:file.write("{} {} {} {} {} {} {} {} {} {}\n".format(x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3, cls, cls_index))file.close()# print(output)print(i)if __name__ == '__main__':# -----**** 第一步：把xml文件统一转换成旋转框的xml文件 ****-----roxml_path = r'D:\data\yolov8_obb\origin_xml'  # labelimg2标注生成的原始xml文件路径dotaxml_path = r'D:\data\yolov8_obb\dota_xml'  # 转换后dota能识别的xml文件路径，路径需存在，不然报错out_path = r'D:\data\yolov8_obb\dota_txt'  # 转换后dota格式的txt文件路径，路径需存在，不然报错filelist = os.listdir(roxml_path)for file in filelist:edit_xml(os.path.join(roxml_path, file), os.path.join(dotaxml_path, file))# -----**** 第二步：把旋转框xml文件转换成txt格式 ****-----totxt(dotaxml_path, out_path)

        转换后的TXT格式的标签文件（此时的标签还不是OBB数据集的格式，还需要再转换）：

 （3）划分数据集

        接下来划分数据集：使用下面的代码划分数据集

import os
import random
import shutilrandom.seed(42)"""
该脚本用于将给定的数据集分割成训练集和测试集。
数据集应包含图像和对应的标注文件。
脚本会按照90%训练集和10%测试集的比例进行分割，并将图像和标注文件分别复制到相应的文件夹中。
"""# 设置数据集文件夹路径和输出文件夹路径
data_folder = 'data_mouse_ro'
img_folder = 'data_mouse_ro/dataset/images'
label_folder = 'data_mouse_ro/dataset/labels'# 计算每个子集的大小
# 总文件数乘以0.9得到训练集大小，其余为测试集大小
total_files = len(os.listdir(os.path.join(data_folder, 'img')))
train_size = int(total_files * 0.9)
test_size = int(total_files - train_size)# 获取所有图像文件的文件名列表，并进行随机打乱
image_files = os.listdir(os.path.join(data_folder, 'img'))
random.shuffle(image_files)# 复制图像和标注文件到相应的子集文件夹中
# 枚举每个图像文件，根据索引决定复制到训练集还是测试集文件夹
for i, image_file in enumerate(image_files):base_file_name = os.path.splitext(image_file)[0]  # 获取文件名（不包括扩展名）image_path = os.path.join(data_folder, 'img', image_file)label_path = os.path.join(data_folder, 'dotatxt', base_file_name + '.txt')# 根据索引判断文件应复制到训练集还是测试集if i < train_size:shutil.copy(image_path, os.path.join(img_folder, 'train'))  # 复制图像到训练集shutil.copy(label_path, os.path.join(label_folder, 'train_original'))  # 复制标注到训练集else:shutil.copy(image_path, os.path.join(img_folder, 'val'))  # 复制图像到测试集shutil.copy(label_path, os.path.join(label_folder, 'val_original'))  # 复制标注到测试集

        运行代码前文件夹结构如下（所有图像放在img文件夹下，所有txt放在dotatxt文件夹下）

        运行代码后dataset中的train和val文件夹就已经有了划分好的图像，labels中的train_original和val_original有对应的train和val标签

（4）DOTA格式标签文件转换为YOLO V8训练所需的YOLO格式

        【1】在项目代码根目录下面创建下面的文件夹结构，然后将划分好的图像和标签文件放到相应的文件夹中 

        【2】由于官方源码转换代码用的是VOC数据集，所以这里我们需要修改ultralytics/data/converter.py中的类别名，改成自己的数据集类别名。修改ultralytics/data/converter.py中的代码

        【3】运行下面的代码，将DOTA格式的标签文件转换为OBB数据集格式，其中的参数根据自己的情况设置

import syssys.path.append('F:\object_detection\yolov8_obb_version2\yolov8')from ultralytics.data.converter import convert_dota_to_yolo_obbconvert_dota_to_yolo_obb('F:\object_detection\yolov8_obb_version2\yolov8\data')

        运行提示：

        转换后的OBB数据集格式的标签会保存在labels\train和labels\val中（训练需要使用的就是这两个文件夹，train_original和val_original用不到）

         转换后的OBB数据集格式的标签文件中的内容

三、模型配置

（1）新建模型配置文件my-data8-obb.yaml

        在yolov8\ultralytics\cfg\datasets路径下，新建my-data8-obb.yaml文件（复制粘贴其中某一个yaml文件改个名字），写入如下代码，其中参数根据自己的情况设置

path: F:\object_detection\yolov8_obb_version2\yolov8\data # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images# Classes for DOTA 1.0
names:0: dog

（2）修改模型配置文件yolov8-obb.yaml

        在yolov8\ultralytics\cfg\models\v8路径下，修改yolov8-obb.yaml文件，将nc参数修改为自己的数据集类别数

四、训练

（1）根据自己的实际情况修改yolov8\ultralytics\cfg\default.yaml文件中的训练参数

        如果自己的数据集类别只有一种，就将single-cls参数设置为True

（2）运行下面的代码即可开始训练

        如果你使用的权重是“yolov8n-obb.pt”，只需要把下面代码中的配置文件yolov8x-obb.yaml改成yolov8n-obb.yaml，依此类推

from ultralytics import YOLOdef main():model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8x-obb.yaml').load('pt/yolov8x-obb.pt')  # build from YAML and transfer weightsmodel.train(data='ultralytics/cfg/datasets/my-data8-obb.yaml', epochs=5, imgsz=640, batch=16, workers=4)if __name__ == '__main__':main()

        训练过程及结果（5个Epoch）

五、验证

        在根目录下创建一个名为eval.py的脚本，写入下面的代码，其中的参数根据自己的情况设置

from ultralytics import YOLOdef main():model = YOLO(r'runs/obb/train/weights/best.pt')model.val(data='ultralytics/cfg/datasets/my-data8-obb.yaml', imgsz=640, batch=4, workers=4)if __name__ == '__main__':main()

        运行代码的结果：

         下面是验证保存的图像（标签为dog是因为在使用lableimg2制作标签的时候懒得改了，采用了软件默认的dog）

六、推理

        在根目录下创建一个名为predict.py的脚本，写入下面的代码，其中的参数根据自己的情况设置

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('runs/obb/train/weights/best.pt')
results = model('predict_images/2024_0018.jpg', save=True)
print(results[0].obb.xywhr[:, -1] * 180 / 3.14159265358979323846)

        运行代码的结果

        推理保存的图像（标签为dog是因为在使用lableimg2制作标签的时候懒得改了，采用了软件默认的dog）

        目前就做了这些工作，在数据集数量和质量方面还存在不足，在接下来会解决这部分的问题

        这只是一个篇分享经验的文章，难免有错误或者遗漏的地方，欢迎交流指正