Untitled

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Hàm tính diện tích của bounding box
def calculate_bbox_area(bbox):
    xmin, ymin, xmax, ymax = bbox
    width = xmax - xmin
    height = ymax - ymin
    area = width * height
    return area

# Đọc ảnh và label
def read_image_and_label(image_path, label_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    labels = np.loadtxt(label_path, dtype=str, delimiter=' ')
    return image, labels

# Hàm visualize phân bố diện tích bbox
def visualize_bbox_areas(bbox_areas):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.hist(bbox_areas, bins=50, edgecolor='black')
    plt.xlabel('Area of Bounding Box')
    plt.ylabel('Number of Bounding Boxes')
    plt.title('Distribution of Bounding Box Areas')
    plt.grid(True)
    plt.show()

# Đường dẫn đến thư mục chứa ảnh và label
image_dir = 'path/to/your/image/directory/'
label_dir = 'path/to/your/label/directory/'

# List để lưu trữ diện tích của các bounding box
bbox_areas = []

# Đọc và xử lý từng ảnh và label
for image_name in os.listdir(image_dir):
    if image_name.endswith('.jpg'):
        image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
        label_path = os.path.join(label_dir, image_name.replace('.jpg', '.txt'))
        
        image, labels = read_image_and_label(image_path, label_path)
        
        # Xử lý từng bbox trong labels
        for label in labels:
            class_id, xc, yc, w, h = map(float, label)
            
            # Chuyển đổi sang tọa độ bbox tương đối
            xmin = int((xc - w/2) * image.shape[1])
            ymin = int((yc - h/2) * image.shape[0])
            xmax = int((xc + w/2) * image.shape[1])
            ymax = int((yc + h/2) * image.shape[0])
            
            # Tính diện tích bbox
            bbox_area = calculate_bbox_area((xmin, ymin, xmax, ymax))
            bbox_areas.append(bbox_area)

# Visualize phân bố diện tích bbox
visualize_bbox_areas(bbox_areas)