数据集扩充增广工具分割/OBB 标签同步工具概述数据集扩充增广工具面向 YOLO 系列分割与旋转目标检测数据集支持在图像增广的同时同步更新标注文件避免增广后重新手工标注。工具适用于 YOLOv5 至 v12 的实例分割、语义分割、OBB 旋转框数据集也支持 LabelMe 多边形 JSON 标注可用于小样本扩充、类别不均衡补偿、复杂场景鲁棒性提升等数据准备工作。10Windows 10 及以上系统可免安装、免配置直接运行同时提供学习参考代码不含界面便于二次开发。## 核心参数项目详情工具名称数据集扩充增广工具分割/OBB 标签同步适用任务实例分割、语义分割、OBB 旋转目标检测、多边形标注增广支持框架YOLOv5 / v7 / v8 / v9 / v10 / v11 / v12输入标注YOLO-seg TXT、YOLO-obb TXT、LabelMe JSON 多边形输出标注同步变换后的 TXT / JSON不覆盖原数据系统要求Windows 10 及以上免安装、免环境交付内容可执行工具、教程视频、增广序列参考、Python 学习代码支持标注与同步规则1. YOLO 实例分割seg标签格式类别id x1 y1 x2 y2 ...归一化多边形顶点同步逻辑翻转、旋转、缩放、裁剪、平移后对全部顶点做同一仿射/映射变换重新归一化裁剪出界顶点按交点截断或剔除整个实例。1适用变电站分割、外墙病害多边形、茶叶/玉米叶片分割等。2. YOLO OBB 旋转框常见格式一类别id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4四点归一化常见格式二类别id cx cy w h angle中心、宽高、角度同步逻辑图像旋转 θ四点整体旋转 θ 并重排顺序角度格式需同步加 θ 并归一到框架约定区间如 [-90°,0°) 或 [-90°,90°)避免训练时角度错乱。12,3适用遥感飞机、船舶、沙赫德无人机等任意方向目标。3. LabelMe 多边形 JSON标签格式shapes内polygon含label、points、imageWidth、imageHeight同步逻辑解析每个 polygon 顶点随图像做几何变换亮度/对比度/饱和度/噪声仅改像素不改点输出保留原 JSON 结构仅替换points与图像路径。8,13可另存为 YOLO-seg TXT 或直接回写 JSON 供 LabelMe 查看。17增广方式支持组合与自定义常用算子几何类水平翻转、垂直翻转、旋转、缩放、拉伸、裁剪、平移色彩类亮度、对比度、饱和度调整噪声类高斯噪声、随机噪点模糊类高斯模糊、运动模糊可选组合策略按勾选算子随机组合可设每原图增广倍数如 1×/2×/5×重命名规则自定义前缀/后缀输出到新目录不覆盖原始图像与标签建议分割小目标少做大幅裁剪与强拉伸OBB 旋转后检查四点顺序色彩增强强度不宜过高避免把病害颜色、信号灯颜色学偏。使用流程Windows 免装版选择原始图像文件夹jpg/png/jpeg/bmp/webp选择标签来源三选一YOLO-seg txt 文件夹建议同放classes.txtYOLO-obb txt 文件夹LabelMe json 文件夹勾选增广算子与强度设置增广倍数、输出前缀设置输出目录不与输入目录嵌套启动增广工具实时生成增强图与同步标签可视化抽查增强图叠加多边形/OBB确认无错位、无漏标可选自动划分 train/val/test直接接入 YOLO 训练学习参考代码Python不含界面示例 CYOLO-seg 多边形裁剪同步伪逻辑python输入原图、seg txt归一化多边形、裁剪框 x0,y0,x1,y1步骤多边形像素坐标 归一化坐标 * 原宽高每个顶点减去裁剪左上角 x0,y0与裁剪框求交集顶点在框内保留边与框边界求交补点若剩余有效顶点 3 且面积大于阈值写回新图尺寸归一化坐标若整体在裁剪框外丢弃该实例注意分割不要简单用原框近似否则小病斑会偏移格式支持默认YOLO格式数据集seg 多边形 txt / obb 四点或角度 txtLabelMe JSON 多边形双向兼容可导出 YOLO-seg/OBB 4,14增广后可直接用于 Ultralytics YOLO 训练17适用场景小样本分割/OBB 数据集快速扩充遥感、道路、电力、工地等复杂场景增强夜间、低照度、雨雾等色彩扰动建模LabelMe 人工标注后批量增广降低复标成本话题关键词#数据增广 #YOLO分割 #OBB旋转框 #LabelMe #多边形同步 #数据集扩充 #YOLOv11