YOLO新手求助：xview数据集.geojson转YOLOv7标签格式方法

一、YOLOv7所需的标签格式 #

YOLO系列（包括v7）采用归一化TXT格式标签，每个目标对应一行内容，每行格式为：
类别ID 归一化x_center 归一化y_center 归一化宽度 归一化高度

核心细节：

• 类别ID：从0开始的连续整数，需和数据集的类别映射表一一对应
• 归一化坐标：将目标框的坐标、尺寸分别除以对应图片的宽度和高度，最终得到0-1区间的数值
• 标签文件命名：每个图片对应一个同名TXT文件，可放在图片同目录，也可单独存入指定的labels文件夹

二、将xview数据集的.geojson转换为YOLO格式 #

xview的.geojson文件存储了目标的边界框、类别及对应图片ID信息，转换步骤如下：

1. 解析.geojson数据 #

用Python的json或geopandas库读取文件，提取每个目标的关键信息：

• 对应图片的ID
• 目标边界框的像素坐标（若为经纬度，需先通过图像的地理参数转换为像素坐标）
• 原始类别ID，后续需映射为YOLO要求的0起始连续ID

2. 坐标归一化处理 #

假设geojson中边界框格式为[xmin, ymin, xmax, ymax]，按以下步骤计算归一化值：

• 中心坐标：x_center = (xmin + xmax) / 2，y_center = (ymin + ymax) / 2
• 框体宽高：width = xmax - xmin，height = ymax - ymin
• 归一化：将上述四个值分别除以对应图片的宽度和高度（x轴对应宽，y轴对应高）

3. 生成YOLO格式TXT文件 #

针对每张图片，将所有目标的归一化信息按格式写入同名TXT文件，示例代码片段：

import json
import os

# 读取geojson标签文件
with open('xview_labels.geojson', 'r') as f:
    label_data = json.load(f)

# 自定义类别映射：xview原始类别ID转YOLO的0起始ID，需根据实际类别调整
class_map = {1:0, 2:1, 3:2, ...}

# 创建存储标签的文件夹
os.makedirs('yolo_labels', exist_ok=True)

for feature in label_data['features']:
    img_id = feature['properties']['image_id']
    # 提取边界框坐标，需根据geojson实际结构调整
    bbox_coords = feature['geometry']['coordinates'][0]
    xmin, ymin, xmax, ymax = bbox_coords
    # 获取映射后的YOLO类别ID
    yolo_class_id = class_map[feature['properties']['type_id']]
    
    # 假设对应图片尺寸为1024x1024，实际需替换为图片真实宽高
    img_w, img_h = 1024, 1024
    # 计算归一化参数
    x_center = (xmin + xmax) / (2 * img_w)
    y_center = (ymin + ymax) / (2 * img_h)
    norm_width = (xmax - xmin) / img_w
    norm_height = (ymax - ymin) / img_h
    
    # 写入标签文件
    txt_path = os.path.join('yolo_labels', f'{img_id}.txt')
    with open(txt_path, 'a', encoding='utf-8') as txt_file:
        txt_file.write(f"{yolo_class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {norm_width:.6f} {norm_height:.6f}\n")

关键注意事项 #

• 若geojson中是经纬度坐标，需结合图片的地理参考信息（如投影、分辨率）转换为像素坐标，避免标签错位
• 类别映射需保证连续无断层，否则训练时会出现类别ID不匹配的错误
• 转换完成后随机抽取几组标签与对应图片核对，确认边界框位置正确

内容的提问来源于stack exchange，提问作者slaam