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J.J. Huang   2026-04-07   Python OpenCV 07.物件偵測與辨識篇   瀏覽次數：次   DMCA.com Protection Status {{moment(1775523600000).fromNow()}}

Python | OpenCV YOLOv8 資料集準備

📚 前言

在上一篇 YOLOv8 介紹與環境安裝 中，我們完成了環境設定並測試了預訓練模型。
這一篇進入自訓練的第一步：準備自己的資料集。

YOLOv8 對資料集的格式要求非常嚴格，如果格式錯誤，訓練時就會直接報錯。因此我們必須一步一步按照正確流程來做。

完整流程如下：

走完這些步驟後，你的專案目錄會變成這樣：

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project/
├── raw_images/          ← 蒐集的原始圖片
├── raw_labels/          ← LabelImg 標註輸出
├── dataset/             ← split_dataset.py 切分後的訓練資料
│   ├── images/
│   │   ├── train/
│   │   └── val/
│   └── labels/
│       ├── train/
│       └── val/
├── data.yaml            ← create_yaml.py 產生
├── download_images.py
├── split_dataset.py
├── create_yaml.py
└── verify_dataset.py

🗃️ 步驟 1：蒐集圖片

與分類任務不同，物件偵測的原始圖片不需要分類別放進不同資料夾，全部放在同一個資料夾即可。

以下是使用 Bing 搜尋引擎批量下載圖片的範例：

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# download_images.py
from icrawler.builtin import BingImageCrawler

keywords = ["cat", "dog"]   # 你想要偵測的類別

for kw in keywords:
    crawler = BingImageCrawler(storage={"root_dir": "raw_images"})
    crawler.crawl(keyword=kw, max_num=200)   # 建議每類至少 100~200 張


圖：使用 BingImageCrawler 批次下載 cat 與 dog 圖片至 raw_images 目錄

⚠️ 注意版權問題，建議僅用於研究與學習目的。

💻 步驟 2：使用 LabelImg 進行標註

LabelImg 的完整安裝、操作步驟與已知的 PyQt5 崩潰修法，已在 LabelImg 標註工具實戰 篇完整說明，這裡只補充 YOLOv8 工作流程中特有的設定：

標註時需要注意以下重點：

  • Open Dir：選擇 raw_images/ 資料夾
  • Change Save Dir：選擇 raw_labels/ 資料夾（建議先分開存放）
  • 儲存格式：務必切換成 YOLO 格式（不是 Pascal VOC）
  • 每張圖片標註完後，會產生一個同名的 .txt 檔案


圖：在 LabelImg 中設定 Open Dir 為 raw_images/、Change Save Dir 為 raw_labels/，並切換儲存格式為 YOLO

💡 若想減少手動標記的工作量，可先參考 YOLOv8 預標籤 篇，讓模型自動產生標籤草稿，再用 LabelImg 修正。

✂️ 步驟 3：自動分割訓練集與驗證集

標註完成後，使用以下腳本自動切分資料（推薦 80% 訓練集、20% 驗證集）：
YOLOv8 要求的結構，需要的是 images/ 和 labels/ 分開的結構，以下是對應的版本：

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dataset/
├── images/
│   ├── train/          ← 訓練集圖片
│   │   ├── 0001.jpg
│   │   └── ...
│   └── val/            ← 驗證集圖片
│       ├── 0101.jpg
│       └── ...
└── labels/
    ├── train/          ← 訓練集標籤（與 images/train/ 一一對應）
    │   ├── 0001.txt
    │   └── ...
    └── val/            ← 驗證集標籤（與 images/val/ 一一對應）
        ├── 0101.txt
        └── ...

重要規則：

  • images/ 與 labels/ 的子目錄結構必須完全對應
  • 圖片檔名與標籤檔名必須相同（只有副檔名不同）
  • 例如 images/train/0001.jpg → labels/train/0001.txt
  • 訓練集與驗證集的比例建議為 80% / 20%
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# split_dataset.py
import os
import shutil
import random

src_images = "raw_images"       # 原始圖片目錄
src_labels = "raw_labels"       # 原始標籤目錄
dst_root   = "dataset"          # 輸出目錄
val_ratio  = 0.2                # 驗證集比例
random.seed(42)

for split in ["train", "val"]:
    os.makedirs(f"{dst_root}/images/{split}", exist_ok=True)
    os.makedirs(f"{dst_root}/labels/{split}", exist_ok=True)

files = [f for f in os.listdir(src_images)
         if f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png"))]
random.shuffle(files)

val_count = int(len(files) * val_ratio)
val_files = set(files[:val_count])

for fname in files:
    split    = "val" if fname in val_files else "train"
    stem     = os.path.splitext(fname)[0]
    label_fn = stem + ".txt"

    shutil.copy(
        os.path.join(src_images, fname),
        os.path.join(dst_root, "images", split, fname)
    )
    label_src = os.path.join(src_labels, label_fn)
    if os.path.exists(label_src):
        shutil.copy(label_src,
                    os.path.join(dst_root, "labels", split, label_fn))
    else:
        # 無標註物件的圖片，建立空標籤檔
        open(os.path.join(dst_root, "labels", split, label_fn), "w").close()

print(f"完成：train={len(files)-val_count} 張，val={val_count} 張")


圖：自動依比例將圖片與標籤隨機分割為訓練集與驗證集，並建立對應的目錄結構

🧠 步驟 4：產生 data.yaml 設定檔

data.yaml 是告訴 YOLOv8 資料集位置與類別定義的設定檔，訓練時必須指定。跑完 split_dataset.py 後建立，放在專案根目錄（與 dataset/ 同層）：

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project/
├── raw_images/
├── raw_labels/
├── dataset/
│   ├── images/
│   │   ├── train/
│   │   └── val/
│   └── labels/
│       ├── train/
│       └── val/
├── data.yaml            ← 放這裡
├── create_yaml.py
└── split_dataset.py
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# create_yaml.py
import yaml

data = {
    "path": "./dataset",           # 資料集根目錄
    "train": "images/train",       # 訓練集圖片相對路徑
    "val": "images/val",           # 驗證集圖片相對路徑
    "nc": 2,                       # 類別數量（cat 和 dog → 2）
    "names": {0: "cat", 1: "dog"}  # class_id 對應的類別名稱
}

with open("data.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True, sort_keys=False)

print("data.yaml 已成功產生！")

產生的 data.yaml 內容範例：

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path: ./dataset
train: images/train
val: images/val
nc: 2
names:
  0: cat
  1: dog

⚠️ names 的順序就是標註時的 class_id，必須與標籤檔案中的 ID 完全對應，不能錯位。


圖：執行 create_yaml.py 自動產生 data.yaml 設定檔

💻 步驟 5：驗證資料集格式

在開始訓練前，務必執行驗證，避免格式錯誤導致訓練失敗：

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# verify_dataset.py
import os
import cv2

def verify_dataset(img_dir, lbl_dir, class_names):
    errors = []
    for fname in os.listdir(img_dir):
        if not fname.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
            continue
        stem     = os.path.splitext(fname)[0]
        img_path = os.path.join(img_dir, fname)
        lbl_path = os.path.join(lbl_dir, stem + ".txt")

        img = cv2.imread(img_path)
        if img is None:
            errors.append(f"圖片損壞：{img_path}")
            continue

        if not os.path.exists(lbl_path):
            errors.append(f"缺少標籤：{lbl_path}")
            continue

        h, w = img.shape[:2]
        with open(lbl_path) as f:
            for i, line in enumerate(f):
                parts = line.strip().split()
                if not parts:
                    continue  # 跳過空行（檔案結尾的換行符）
                if len(parts) != 5:
                    errors.append(f"格式錯誤（{lbl_path} 第{i+1}行）")
                    continue
                cls_id = int(parts[0])
                if cls_id >= len(class_names):
                    errors.append(f"class_id 超出範圍（{lbl_path} 第{i+1}行）")

    if errors:
        print(f"發現 {len(errors)} 個問題：")
        for e in errors:
            print(f"  ✗ {e}")
    else:
        print("✅ 資料集格式驗證通過")

verify_dataset("dataset/images/train", "dataset/labels/train",
               class_names=["cat", "dog"])  # 依實際類別修改，順序須與 data.yaml 的 names 一致


圖：逐一檢查圖片與標籤的對應關係、格式正確性及 class_id 範圍，輸出驗證結果

✨ 補充說明

YOLO txt 格式在 LabelImg 實際產出的座標是怎麼計算的，方便理解標籤檔的內容。

每張圖片對應一個同名 .txt，每行一個物件：

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<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有座標都是相對比例（0.0 ~ 1.0），不是像素值。以一張 640×480 的圖片為例，貓（class_id=0）的邊界框左上角在 (100, 80)、右下角在 (300, 280)：

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x_center = (100 + 300) / 2 / 640 = 0.3125
y_center = (80  + 280) / 2 / 480 = 0.375
width    = (300 - 100) / 640     = 0.3125
height   = (280 -  80) / 480     = 0.4167

# 寫入 .txt 的內容
0 0.3125 0.375 0.3125 0.4167

若同一張圖片有多個物件，每行寫一個：

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0 0.3125 0.375 0.3125 0.4167
1 0.7500 0.600 0.2000 0.3000

💡 若圖片中沒有任何標註物件，對應的 .txt 應為空檔案，而非不存在。

⚠️ 注意事項

  • 類別 ID 從 0 開始：標籤檔案中的 class_id 必須從 0 開始，且不能有跳號。
  • 圖片與標籤一定要一一對應：若有圖片沒有對應的 .txt，YOLOv8 訓練時會報錯。
  • 座標必須是相對比例：絕對像素座標不是有效的 YOLO 格式，必須換算成 0.0~1.0 的比例值。
  • 建議圖片解析度一致：不同解析度的圖片混在一起沒有問題，YOLOv8 會自動 resize，但解析度差異太大可能影響訓練效果。

🎯 結語

資料集準備是 YOLOv8 自訓練最重要也最容易出錯的步驟。

只要確實按照「蒐集 → 標註 → 分割 → 產生 yaml → 驗證」的順序來做，並在最後一步用 verify_dataset.py 確認無誤，就可以放心進入訓練階段。

下一步是 YOLOv8 預標籤（Pre-Label），學習如何利用預訓練模型自動產生標籤草稿，減少手動標記的工作量。

📖 如在學習過程中遇到疑問，或是想了解更多相關主題，建議回顧一下 Python | OpenCV 系列導讀，掌握完整的章節目錄，方便快速找到你需要的內容。

註：以上參考了
Ultralytics YOLOv8 官方文件 — Datasets
LabelImg GitHub

本文由J.J. Huang 創作，採用CC BY 3.0 TW協議 進行許可。可自由轉載、引用，但需署名作者且註明文章出處。