YOLOUtils（源码版）Agent Skill#

本技能只以 src/netkiller/yoloutils.py 为准，不以外部文档为准。

1. 入口与总原则#

1. 入口命令优先使用 yoloutils <subcommand> ...。
2. 若本地未安装入口脚本，可使用 python src/netkiller/yoloutils.py <subcommand> ...。
3. 子命令共有 10 个： label、 merge、 copy、 remove、 change、 crop、 labelimg、 resize、 classify、 test。
4. 涉及目录批处理时，优先先在小样本目录试跑，再全量执行。

2. 预检查（所有命令通用）#

执行前先检查：

1. Python 依赖可用： opencv-python、 pyyaml、 pillow、 texttable、 tqdm、 ultralytics。
2. 输入目录存在且可读，输出目录可写。
3. 涉及 YOLO 标签映射时，确认 source/classes.txt 存在。
4. 涉及模型推理时，确认 --model 路径存在且可加载。
5. 使用 --clean 前确认输出目录可被删除。

3. 子命令详细用法#

3.1 label#

用途：查看类别、统计标签索引计数、按索引检索标签文件。

命令原型：

bash

yoloutils label --source <dir> [--classes | --total | --index | --search <idx...>]

参数：

• --source：目录（必需）。
• --classes：读取并输出 source/classes.txt。
• --total：递归统计所有 .txt（排除 classes.txt）中的标签框数量。
• --index：调用同一统计流程，但输出“索引-数量”表。
• --search：按字符串索引（如 0 2）查找出现该索引的标注文件。

执行行为（源码）：

1. main() 分支优先级是： --classes > --total > --index > --search。
2. --total/--index 都递归扫描 source/**/*.txt。
3. 不带 --index 的统计会尝试用 classes.txt 把索引映射为标签名。
4. --search 只把命中的索引输出为 “索引-文件列表”。

示例：

bash

yoloutils label --source ./dataset --classes
yoloutils label --source ./dataset --total
yoloutils label --source ./dataset --index
yoloutils label --source ./dataset --search 0 3

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3.2 merge#

用途：把左侧目录与右侧目录的标签合并到输出目录，并复制左侧图片。

命令原型：

bash

yoloutils merge --left <left_dir> --right <right_dir> --output <output_dir> [--clean]

参数：

• --left：左侧目录（必需）。
• --right：右侧目录（必需）。
• --output：输出目录（源码中实际必需）。
• --clean：执行前清空输出目录。

执行行为（源码）：

1. 仅扫描 left/*.txt 和 right/*.txt，不递归。
2. classes.txt 会从左侧直接复制到输出。
3. 每个标签文件会先复制左侧同名 .jpg 到输出。
4. 右侧匹配规则是把左侧文件名中的 "_0." 替换为 "." 后再查找。
5. 若右侧不存在匹配文件，仅复制左侧标签；存在则把两个文本内容直接拼接写入输出。

示例：

bash

yoloutils merge --left ./left --right ./right --output ./merged --clean

注意：

• main() 只检查了 left/right，但 input() 会使用 output；不传 --output 会报错。

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3.3 copy#

用途：按标签名称复制样本，或全量复制标签文件与配对图片。

命令原型：

bash

yoloutils copy --source <src> --target <dst> [--label <name1,name2>] [--uuid] [--clean]

参数：

• --source：源目录（必需）。
• --target：目标目录（必需）。
• --label：逗号分隔标签名列表，例如 person,dog。
• --uuid：输出标签文件名改为 UUID。
• --clean：清空目标目录。

执行行为（源码）：

1. 启动时读取 source/classes.txt，把标签名映射到索引。
2. 递归扫描 source/**/*.txt（跳过 classes.txt）。
3. 若设置 --label，只要文件中存在任意目标索引就复制该样本。
4. 结束时会把 source/classes.txt 复制到 target/classes.txt。
5. 图片按 .txt -> .jpg 推导复制。

示例：

bash

yoloutils copy --source ./dataset --target ./picked --label cat,dog
yoloutils copy --source ./dataset --target ./picked --label person --uuid --clean

注意：

• 标签名若不在 classes.txt 中，命令直接退出。
• 代码中图片复制逻辑对 .jpg 依赖较强。

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3.4 remove#

用途：删除指定标签（按索引或标签名）。

命令原型：

bash

yoloutils remove --source <src> [--target <dst>] [--clean] (--classes <idx...> | --label <name...>)

参数：

• --source：源目录（必需）。
• --target：目标目录（可选）。不传时原地改写。
• --clean：清空目标目录。
• --classes：要删除的标签索引列表。
• --label：要删除的标签名列表（会先映射到索引）。

执行行为（源码）：

1. 递归扫描 source/**/*.txt，跳过 classes.txt。
2. 逐行移除匹配索引的标注。
3. 若 --target 存在，输出路径是 target/<basename>.txt（不保留原子目录）。
4. 若删除后文件为空，会删除对应 .txt 及同名 .jpg。
5. 不传 --target 时直接覆盖源文件。

示例：

bash

yoloutils remove --source ./dataset --target ./cleaned --classes 0 1 --clean
yoloutils remove --source ./dataset --target ./cleaned --label cat dog
yoloutils remove --source ./dataset --classes 5

注意：

• 输出模式下只写“发生变更”的文件；未变化文件不会拷贝到目标目录。
• 目标目录不保留原目录结构，深层同名文件可能覆盖。

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3.5 change#

用途：批量替换标签索引（原地修改）。

命令原型：

bash

yoloutils change --source <src> --search <old_idx...> --replace <new_idx...>

参数：

• --source：源目录（必需）。
• --search：旧索引列表。
• --replace：新索引列表，按位置一一对应。

执行行为（源码）：

1. 构造映射 search[i] -> replace[i]。
2. 递归扫描 source/**/*.txt，跳过 classes.txt。
3. 每行若以 "<old> " 开头就替换首个匹配前缀，然后写回原文件。
4. 输出索引统计表。

示例：

bash

yoloutils change --source ./dataset --search 0 1 --replace 5 6

注意：

• 这是原地改写，无 --target。
• 代码未检查 search/replace 长度一致；不一致可能抛异常。

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3.6 crop#

用途：使用 YOLO 模型检测并裁剪图片。

命令原型：

bash

yoloutils crop --source <src> --target <dst> --model <best.pt> [--output <predict_dir>] [--clean]

参数：

• --source：图片目录（必需）。
• --target：裁剪结果目录（必需）。
• --model：模型路径（必需）。
• --output：可选，保存推理可视化与 save_crop 结果。
• --clean：清空 target，并在设置了 output 时清空 output。

执行行为（源码）：

1. 递归扫描 source/**/*.jpg。
2. 目标路径按相对目录映射到 target。
3. 每张图调用 YOLO(model) 推理。
4. 若设置 --output，会保存带框图片，并将 save_crop 输出到 output/crop。
5. 实际写入 target 的是首个检测框裁剪图，保存文件名沿用原图相对路径。

示例：

bash

yoloutils crop --source ./images --target ./cropped --model ./best.pt
yoloutils crop --source ./images --target ./cropped --model ./best.pt --output ./predict --clean

注意：

• source == target 会直接退出。
• 虽有 _idx 命名变量，但当前实现只返回并保存第一个检测结果。

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3.7 labelimg#

用途：把 labelimg 风格数据整理为 YOLO 训练目录，并生成 data.yaml。

命令原型：

bash

yoloutils labelimg --source <src> --target <dst> [--val <n>] [--uuid] [--check] [--clean]

参数：

• --source：源目录（必需）。
• --target：目标目录（必需）。
• --val：每个标签抽样到验证集的数量，默认 10。
• --uuid：训练集输出标签名使用 UUID。
• --check：参数存在，但当前实现未使用。
• --classes：参数存在，但当前实现仍固定读取 source/classes.txt。
• --clean：清空目标目录。

执行行为（源码）：

1. 创建目录： train/labels、 train/images、 val/labels、 val/images、 test/labels、 test/images。
2. 读取 source/classes.txt 初始化类别。
3. 递归扫描 source/**/*.txt（跳过 classes.txt），复制到 train/labels。
4. 图片按同名复制到 train/images，输出扩展名固定为 .jpg。
5. 按标签样本列表随机抽样到 val。
6. 生成 target/data.yaml（含 train/val/test 与 names）。

示例：

bash

yoloutils labelimg --source ./labelimg_data --target ./yolo_data --clean
yoloutils labelimg --source ./labelimg_data --target ./yolo_data --val 20 --uuid

注意：

• test 目录会创建，但流程不会自动填充测试样本。
• 图片匹配逻辑主要围绕 .jpg。

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3.8 resize#

用途：按长边限制缩放图片。

命令原型：

bash

yoloutils resize --source <src> --target <dst> [--imgsz <long_edge>] [--output <dir>] [--clean]

参数：

• --source：源图片目录（必需）。
• --target：目标目录（必需）。
• --imgsz：长边阈值，默认 640。
• --output：参数存在，但当前流程不参与 resize 输出。
• --clean：清空 target，若设置了 output 也会清空 output。

执行行为（源码）：

1. 递归扫描 source/**/*.jpg。
2. 输出路径保留原始相对目录结构。
3. 当 max(width, height) < imgsz 时直接复制（计入“未处理”）。
4. 其他情况执行等比例缩放后保存（计入“已处理”）。

示例：

bash

yoloutils resize --source ./images --target ./resized --imgsz 640 --clean
yoloutils resize --source ./images --target ./resized --imgsz 1920

注意：

• source == target 会直接退出。

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3.9 classify#

用途：整理分类数据集并拆分 train/test/val；可选先检测裁剪再入库。

命令原型：

bash

yoloutils classify --source <src> --target <dst> [--test <n>] [--crop --model <pt>] [--output <dir>] [--checklist <dir>] [--uuid] [--verbose] [--clean]

参数：

• --source：分类源目录（必需），要求按类别分子目录。
• --target：输出目录（必需）。
• --test：每类抽样到 test 和 val 的数量，默认 10。
• --crop：启用检测后裁剪。
• --model： --crop 时必须提供并且文件存在。
• --output：保存推理可视化图。
• --checklist：保存多检测框样本的结果及裁剪，便于复核。
• --uuid：目标文件名用 UUID。
• --verbose：传给 YOLO 推理日志。
• --clean：清空 target/output/checklist（若设置）。

执行行为（源码）：

1. 从 source 的一级子目录读取类别与样本。

2. 创建 target/train|test|val/<class> 结构。

3. train 阶段：

   • 非 --crop：直接复制源图片到 train。
   • --crop：对每张图检测，按框输出 <name>_<idx>.<ext> 到 train/<class>。

4. train 完成后，重新扫描 train 作为最终抽样池。

5. test 与 val 各自从 train 随机抽样并复制。

6. 如果单图检测到多个框，会记录到检查表；设置了 --checklist 时额外导出复核文件。

示例：

bash

yoloutils classify --source ./source --target ./dataset --clean
yoloutils classify --source ./source --target ./dataset --test 50
yoloutils classify --source ./source --target ./dataset --crop --model ./best.pt --output ./predict --checklist ./checklist

注意：

• --test 在实现中会在小类别上被下调并直接写回 self.args.test，可能影响后续类别抽样数量。

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3.10 test#

用途：批量推理目录中的图片，并输出表格/CSV/可视化图。

命令原型：

bash

yoloutils test --source <src> --model <pt> [--csv <result.csv>] [--output <dir>]

参数：

• --source：输入目录（必需）。
• --model：模型路径（必需）。
• --csv：保存结果到 CSV。
• --output：保存推理可视化图片。

执行行为（源码）：

1. 扫描 source/**/*，过滤 .txt 和 .DS_Store。
2. 每个输入只记录首个检测框的 label/conf。
3. 输出文本表： 文件 / 标签 / 置信度。
4. 可选写入 CSV。
5. 末尾打印汇总：总数、未检出数量、平均置信度。

示例：

bash

yoloutils test --source ./images --model ./best.pt
yoloutils test --source ./images --model ./best.pt --csv ./result.csv --output ./predict

注意：

• 当前实现的总数基于原始扫描列表，可能包含非图片项，汇总统计会受影响。

4. Agent 执行模板#

当用户提出任务时，按以下顺序执行：

1. 先判断对应子命令。
2. 明确必填参数并检查目录/模型/ classes.txt。
3. 给出可直接执行的一条命令（必要时再给扩展选项）。
4. 提醒该子命令的关键副作用（是否原地修改、是否会删除目录、是否可能覆盖同名文件）。
5. 执行后给核验动作：统计表、输出目录抽样、CSV 或 data.yaml 是否生成。