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, w theta += 90 theta = 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 = filepath self.parseDotaFile() self.verified = False def getShapes(self): return self.shapes def 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shapes self.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shapes self.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。

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