Referencia para ultralytics/data/utils.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/utils .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.data.utils.HUBDatasetStats
Una clase para generar conjuntos de datos HUB JSON y -hub
directorio del conjunto de datos.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
path |
str
|
Ruta a data.yaml o data.zip (con data.yaml dentro de data.zip). Por defecto es 'coco8.yaml'. |
'coco8.yaml'
|
task |
str
|
Tarea del conjunto de datos. Las opciones son "detectar", "segmentar", "plantear", "clasificar". Por defecto es "detectar". |
'detect'
|
autodownload |
bool
|
Intentar descargar el conjunto de datos si no se encuentra localmente. Por defecto es Falso. |
False
|
Ejemplo
Descarga los archivos *.zip de https://github.com/ultralytics/hub/tree/main/example_datasets es decir, https://github.com/ultralytics/hub/raw/main/example_datasets/coco8.zip para coco8.zip.
from ultralytics.data.utils import HUBDatasetStats
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8.zip', task='detect') # detect dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8-seg.zip', task='segment') # segment dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8-pose.zip', task='pose') # pose dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/dota8.zip', task='obb') # OBB dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/imagenet10.zip', task='classify') # classification dataset
stats.get_json(save=True)
stats.process_images()
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 |
|
__init__(path='coco8.yaml', task='detect', autodownload=False)
Inicializa la clase.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
get_json(save=False, verbose=False)
Devuelve el conjunto de datos JSON para Ultralytics HUB.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
process_images()
Comprime imágenes para Ultralytics HUB.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.img2label_paths(img_paths)
Define las trayectorias de las etiquetas en función de las trayectorias de las imágenes.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.get_hash(paths)
Devuelve un único valor hash de una lista de rutas (archivos o dirs).
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.exif_size(img)
Devuelve el tamaño PIL corregido exif.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image(args)
Verifica una imagen.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image_label(args)
Verifica un par imagen-etiqueta.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1)
Convierte una lista de polígonos en una máscara binaria del tamaño de imagen especificado.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
El tamaño de la imagen como (alto, ancho). |
necesario |
polygons |
list[ndarray]
|
Una lista de polígonos. Cada polígono es una matriz con forma [N, M], donde N es el número de polígonos, y M es el número de puntos tales que M % 2 = 0. |
necesario |
color |
int
|
El valor de color para rellenar los polígonos de la máscara. Por defecto es 1. |
1
|
downsample_ratio |
int
|
Factor por el que reducir la máscara. Por defecto es 1. |
1
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
ndarray
|
Una máscara binaria del tamaño de imagen especificado con los polígonos rellenos. |
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks(imgsz, polygons, color, downsample_ratio=1)
Convierte una lista de polígonos en un conjunto de máscaras binarias del tamaño de imagen especificado.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
El tamaño de la imagen como (alto, ancho). |
necesario |
polygons |
list[ndarray]
|
Una lista de polígonos. Cada polígono es una matriz con forma [N, M], donde N es el número de polígonos, y M es el número de puntos tales que M % 2 = 0. |
necesario |
color |
int
|
El valor de color para rellenar los polígonos de las máscaras. |
necesario |
downsample_ratio |
int
|
Factor por el que reducir la muestra de cada máscara. Por defecto es 1. |
1
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
ndarray
|
Un conjunto de máscaras binarias del tamaño de imagen especificado con los polígonos rellenos. |
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks_overlap(imgsz, segments, downsample_ratio=1)
Devuelve una máscara de solapamiento (640, 640).
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.find_dataset_yaml(path)
Busca y devuelve el archivo YAML asociado a un conjunto de datos Detectar, Segmento o Pose.
Esta función busca primero un archivo YAML en el nivel raíz del directorio proporcionado, y si no lo encuentra realiza una búsqueda recursiva. Prefiere los archivos YAML que tengan la misma raíz que la ruta proporcionada. Si no hay ningún archivo YAML si no se encuentra ningún archivo YAML o si se encuentran varios archivos YAML.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
path |
Path
|
La ruta del directorio donde buscar el archivo YAML. |
necesario |
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
Path
|
La ruta del archivo YAML encontrado. |
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.check_det_dataset(dataset, autodownload=True)
Descarga, verifica y/o descomprime un conjunto de datos si no se encuentra localmente.
Esta función comprueba la disponibilidad de un conjunto de datos especificado y, si no lo encuentra, tiene la opción de descargar y descomprimir el conjunto de datos. A continuación, lee y analiza los datos YAML que lo acompañan, asegurándose de que se cumplen los requisitos clave y también resuelve las rutas relacionadas con el conjunto de datos.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
dataset |
str
|
Ruta al conjunto de datos o descriptor del conjunto de datos (como un archivo YAML). |
necesario |
autodownload |
bool
|
Si se descarga automáticamente el conjunto de datos si no se encuentra. Por defecto es Verdadero. |
True
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
dict
|
Información y rutas del conjunto de datos analizado. |
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 |
|
ultralytics.data.utils.check_cls_dataset(dataset, split='')
Comprueba un conjunto de datos de clasificación como Imagenet.
Esta función acepta una dataset
e intenta recuperar la información del conjunto de datos correspondiente.
Si el conjunto de datos no se encuentra localmente, intenta descargarlo de Internet y guardarlo localmente.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
dataset |
str | Path
|
El nombre del conjunto de datos. |
necesario |
split |
str
|
La división del conjunto de datos. Puede ser 'val', 'test' o ''. Por defecto es ''. |
''
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
dict
|
Un diccionario que contiene las siguientes claves - 'entrenar' (Ruta): La ruta del directorio que contiene el conjunto de datos de entrenamiento. - 'val' (Ruta): La ruta del directorio que contiene el conjunto de validación del conjunto de datos. - 'test' (Ruta): La ruta del directorio que contiene el conjunto de pruebas del conjunto de datos. - 'nc' (int): El número de clases del conjunto de datos. - 'nombres' (dict): Un diccionario con los nombres de las clases del conjunto de datos. |
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 |
|
ultralytics.data.utils.compress_one_image(f, f_new=None, max_dim=1920, quality=50)
Comprime un único archivo de imagen a un tamaño reducido, conservando su relación de aspecto y calidad, utilizando la biblioteca Python Imaging Library (PIL) o la biblioteca OpenCV. Si la imagen de entrada es menor que la dimensión máxima, no se redimensionará. redimensionada.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
f |
str
|
La ruta al archivo de imagen de entrada. |
necesario |
f_new |
str
|
La ruta al archivo de imagen de salida. Si no se especifica, se sobrescribirá el archivo de entrada. |
None
|
max_dim |
int
|
La dimensión máxima (anchura o altura) de la imagen de salida. Por defecto es 1920 píxeles. |
1920
|
quality |
int
|
La calidad de compresión de la imagen en porcentaje. Por defecto es 50%. |
50
|
Ejemplo
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.autosplit(path=DATASETS_DIR / 'coco8/images', weights=(0.9, 0.1, 0.0), annotated_only=False)
Divide automáticamente un conjunto de datos en divisiones tren/val/prueba y guarda las divisiones resultantes en archivos autosplit_*.txt.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
path |
Path
|
Ruta al directorio de imágenes. Por defecto es DATASETS_DIR / 'coco8/images'. |
DATASETS_DIR / 'coco8/images'
|
weights |
list | tuple
|
Fracciones de división de entrenamiento, validación y prueba. Por defecto (0,9, 0,1, 0,0). |
(0.9, 0.1, 0.0)
|
annotated_only |
bool
|
Si es Verdadero, sólo se utilizan las imágenes con un archivo txt asociado. Por defecto es Falso. |
False
|
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.load_dataset_cache_file(path)
Carga un diccionario Ultralytics *.cache desde la ruta.
Código fuente en ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.save_dataset_cache_file(prefix, path, x, version)
Guarda un conjunto de datos Ultralytics *.cache diccionario x en la ruta.