day/redataname.py

import os
import glob
import uuid

def batch_rename(dataset_root):
    # 定义需要处理的子集
    sub_sets = ['train', 'val', 'test']
    
    # 支持的图片扩展名 (根据你的实际情况添加)
    valid_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']

    for subset in sub_sets:
        # 构建路径
        img_dir = os.path.join(dataset_root, 'images', subset)
        label_dir = os.path.join(dataset_root, 'labels', subset)

        # 检查文件夹是否存在
        if not os.path.exists(img_dir) or not os.path.exists(label_dir):
            print(f"Skipping {subset}: directories not found.")
            continue

        print(f"Processing: {subset} ...")

        # 1. 获取所有图片文件
        files = os.listdir(img_dir)
        # 筛选出图片并排序（排序很重要，保证重命名的确定性）
        image_files = sorted([f for f in files if os.path.splitext(f)[1].lower() in valid_extensions])

        if not image_files:
            print(f"  No images found in {subset}")
            continue

        # 2. 检查对应关系并准备重命名列表
        # 格式: (原图片路径, 原标签路径, 目标图片名, 目标标签名)
        rename_pairs = []
        
        count = 0
        for img_name in image_files:
            file_body, ext = os.path.splitext(img_name)
            
            # 假设标签是 .txt 格式
            txt_name = file_body + ".txt"
            src_img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
            src_txt_path = os.path.join(label_dir, txt_name)

            # 检查标签文件是否存在
            if os.path.exists(src_txt_path):
                count += 1
                # 生成新名字，例如 00001
                new_name_body = f"{count:05d}" 
                dst_img_name = new_name_body + ext
                dst_txt_name = new_name_body + ".txt"
                
                rename_pairs.append({
                    'src_img': src_img_path,
                    'src_txt': src_txt_path,
                    'dst_img': os.path.join(img_dir, dst_img_name),
                    'dst_txt': os.path.join(label_dir, dst_txt_name)
                })
            else:
                print(f"  Warning: No label found for {img_name}, skipping.")

        print(f"  Found {len(rename_pairs)} pairs. Starting rename...")

        # 3. 执行重命名 - 第一阶段：重命名为临时 UUID
        # 这一步是为了防止 目标文件名 已经存在于文件夹中导致覆盖 (例如把 2.jpg 改为 1.jpg，但 1.jpg 还没处理)
        for item in rename_pairs:
            # 生成随机临时名
            temp_token = str(uuid.uuid4())
            item['temp_img'] = item['src_img'] + f".{temp_token}.tmp"
            item['temp_txt'] = item['src_txt'] + f".{temp_token}.tmp"
            
            os.rename(item['src_img'], item['temp_img'])
            os.rename(item['src_txt'], item['temp_txt'])

        # 4. 执行重命名 - 第二阶段：从临时名改为目标名 (00001.jpg)
        for item in rename_pairs:
            os.rename(item['temp_img'], item['dst_img'])
            os.rename(item['temp_txt'], item['dst_txt'])
            
        print(f"  {subset} done! Processed {len(rename_pairs)} pairs.")

if __name__ == "__main__":
    # 这里修改为你的数据集根目录路径
    # 结构应为:
    # my_dataset/
    #   ├── images/
    #   │     ├── train/
    #   │     ├── val/
    #   │     └── test/
    #   └── labels/
    #         ├── train/
    #         ├── val/
    #         └── test/
    
    dataset_path = r"20251210"  # 请修改这里！注意路径不要包含中文以免报错
    
    # 二次确认
    confirm = input(f"Target path is: {dataset_path}\nHave you backed up your data? (y/n): ")
    if confirm.lower() == 'y':
        batch_rename(dataset_path)
        print("\nAll operations completed.")
    else:
        print("Operation cancelled.")