### 如何用Python统计YOLO格式数据集的类别分布 对于YOLO格式的数据集，标签文件通常为`.txt`文件，其中每行代表一个边界框及其对应的类别索引。为了统计各个类别的数量，可以通过读取这些标签文件来解析每一行的内容，并记录每个类别的出现次数。 #### 解析YOLO标签文件结构 YOLO格式下的每一个标注文件中的每一行表示一个物体的位置以及其所属分类编号。具体来说，一行由五个数值组成：第一个数是该对象属于哪一类型的整型ID；后面四个浮点数依次为中心坐标x、中心坐标y、宽度w和高度h相对于图片尺寸的比例[^1]。 #### Python脚本实现统计功能 下面是一个简单的Python函数用于遍历指定目录下所有的YOLO格式标签文件(`*.txt`)并统计各分类的数量： ```python import os def count_classes(label_dir, class_names): """ 统计给定路径内所有YOLO格式标签文件中各类别的实例数目 参数: label_dir (str): 存放YOLO格式标签文件(.txt)的文件夹路径 class_names (list of str): 类别名称列表 返回: dict: 键为类别名，值为此类别在所有标签文件中共出现了几次的对象字典 """ counts = {name: 0 for name in class_names} # 遍历label_dir内的所有.txt文件 for filename in os.listdir(label_dir): if not filename.endswith('.txt'): continue with open(os.path.join(label_dir, filename), 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: parts = line.strip().split(' ') try: cls_id = int(parts[0]) if cls_id >= len(class_names): raise ValueError(f"Invalid class ID found: {cls_id}") counts[class_names[cls_id]] += 1 except Exception as e: print(e) return counts if __name__ == "__main__": LABEL_DIR = './labels/' # 替换为你自己的标签文件所在位置 CLASS_NAMES = ['person', 'bicycle', 'car'] # 根据实际情况修改这里的类别名单[^2] result = count_classes(LABEL_DIR, CLASS_NAMES) print(result) ``` 此代码片段定义了一个名为`count_classes()` 的辅助方法接收两个参数：一个是包含YOLO格式标签文件的文件夹路径；另一个是由字符串组成的列表，表示不同类别的名字。它会返回一个字典形式的结果，键对应于不同的类别而值则指示相应类别的总数目。