SSD目标检测实战(TF项目)——人脸检测2
数据转化为VOC格式:
一、我们先看 VOC格式的数据是什么???
Annotations:存放xml 包括 文件夹信息 图片名称、 图片尺寸信息、 图片中object的信息。
JPEGImages: 存放图片 二、分析Wider FACE数据集: 数据集中的txt中信息为:
第一行: 图片路径
第二行:多少个人脸
第三行:bbox信息 存储的左上角 坐标 和 高度宽度
三、代码转换:
import os,cv2,sys,shutil from xml.dom.minidom import Document def writexml(filename,saveimg,bboxes,xmlpath,typename):
#xml打包的函数,我们不需要知道内部做了什么。
#我们只需要将图片名称 图片信息 bbox信息 最终存储信息 作为参数 就可以了
#不需要做修改 doc = Document() #定义文件对象
annotation = doc.createElement('annotation') #创建根节点
doc.appendChild(annotation) #存放在doc中
# 定义annotation 的子节点
folder = doc.createElement('folder') folder_name = doc.createTextNode('widerface')
folder.appendChild(folder_name)
annotation.appendChild(folder)
filenamenode = doc.createElement('filename')
filename_name = doc.createTextNode(filename)
filenamenode.appendChild(filename_name)
annotation.appendChild(filenamenode)
source = doc.createElement('source')
annotation.appendChild(source)
database = doc.createElement('database')
database.appendChild(doc.createTextNode('wider face Database'))
source.appendChild(database)
annotation_s = doc.createElement('annotation')
annotation_s.appendChild(doc.createTextNode('PASCAL VOC2007'))
source.appendChild(annotation_s)
image = doc.createElement('image')
image.appendChild(doc.createTextNode('flickr'))
source.appendChild(image)
flickrid = doc.createElement('flickrid')
flickrid.appendChild(doc.createTextNode('-1'))
source.appendChild(flickrid)
owner = doc.createElement('owner')
annotation.appendChild(owner)
flickrid_o = doc.createElement('flickrid')
flickrid_o.appendChild(doc.createTextNode('yanyu'))
owner.appendChild(flickrid_o)
name_o = doc.createElement('name')
name_o.appendChild(doc.createTextNode('yanyu'))
owner.appendChild(name_o) size = doc.createElement('size')
annotation.appendChild(size) width = doc.createElement('width')
width.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[1])))
height = doc.createElement('height')
height.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[0])))
depth = doc.createElement('depth')
depth.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[2]))) size.appendChild(width) size.appendChild(height)
size.appendChild(depth)
segmented = doc.createElement('segmented')
segmented.appendChild(doc.createTextNode(''))
annotation.appendChild(segmented)
for i in range(len(bboxes)):
bbox = bboxes[i]
objects = doc.createElement('object')
annotation.appendChild(objects)
object_name = doc.createElement('name')
object_name.appendChild(doc.createTextNode(typename[i])) #人脸数据的话 直接为 “face”
objects.appendChild(object_name)
pose = doc.createElement('pose')
pose.appendChild(doc.createTextNode('Unspecified'))
objects.appendChild(pose)
truncated = doc.createElement('truncated')
truncated.appendChild(doc.createTextNode(''))
objects.appendChild(truncated)
difficult = doc.createElement('difficult')
difficult.appendChild(doc.createTextNode(''))
objects.appendChild(difficult)
bndbox = doc.createElement('bndbox')
objects.appendChild(bndbox)
xmin = doc.createElement('xmin')
xmin.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[0])))
bndbox.appendChild(xmin)
ymin = doc.createElement('ymin')
ymin.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[1])))
bndbox.appendChild(ymin)
xmax = doc.createElement('xmax')
xmax.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[2])))# bbox[0] +
bndbox.appendChild(xmax)
ymax = doc.createElement('ymax')
ymax.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[3])))# bbox[1] +
bndbox.appendChild(ymax)
f = open(xmlpath, "w")
f.write(doc.toprettyxml(indent=''))
f.close() rootdir = "/media/kuan/新加卷/wider_face" #定义数据集的根目录wider_face 下载好的 def convertimgset(img_set): #解析函数 img_set 作为解析的路径 img_sets = ["train","val"]
imgdir = rootdir + "/WIDER_" + img_set + "/images" #图片文件的路径
gtfilepath = rootdir + "/wider_face_split/wider_face_" + img_set + "_bbx_gt.txt" #标注信息
fwrite = open(rootdir + "/ImageSets/Main/" + img_set + ".txt", 'w') #写入txt中 main 底下的文件夹 对应140行
index = 0 #表示解析到第几张图
with open(gtfilepath, 'r') as gtfiles: #打开真值文件,获取bbox
while(True): #true index< 1000 #前1000个样本
filename = gtfiles.readline()[:-1] #读取一行数据, 为图像路径
if filename == None or filename == "":
break
imgpath = imgdir + "/" + filename #图片的绝对路径
img = cv2.imread(imgpath) #拿到读取图片 可以获取到shape信息
if not img.data:
break;
numbbox = int(gtfiles.readline()) #读取到了第二行 人脸个数
bboxes = []
print(numbbox)
for i in range(numbbox): #读取bbox信息 numbbox 行
line = gtfiles.readline()
lines = line.split(" ")
lines = lines[0:4] bbox = (int(lines[0]), int(lines[1]), int(lines[2]), int(lines[3])) #存储的左上角 坐标 和 高度宽度 if int(lines[2]) < 40 or int(lines[3]) < 40:
continue bboxes.append(bbox) #存放到bbox中 numbbox个人脸信息 #cv2.rectangle(img, (bbox[0],bbox[1]),(bbox[0]+bbox[2],bbox[1]+bbox[3]),color=(255,255,0),thickness=1) filename = filename.replace("/", "_") #图片的名称存储 if len(bboxes) == 0:
print("no face")
continue
#cv2.imshow("img", img)
#cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("{}/JPEGImages/{}".format(rootdir,filename), img) #写入图像JPEGImages
fwrite.write(filename.split(".")[0] + "\n") #写入txt中 main 底下的文件夹
xmlpath = "{}/Annotations/{}.xml".format(rootdir,filename.split(".")[0])
writexml(filename, img, bboxes, xmlpath) #调用函数
print("success number is ", index)
index += 1 fwrite.close() if __name__=="__main__":
img_sets = ["train","val"]
for img_set in img_sets:
convertimgset(img_set)
#修改文件名
shutil.move(rootdir + "/ImageSets/Main/" + "train.txt", rootdir + "/ImageSets/Main/" + "trainval.txt")
shutil.move(rootdir + "/ImageSets/Main/" + "val.txt", rootdir + "/ImageSets/Main/" + "test.txt")
通过上面三个步骤我们就生成了VOC格式的数据集,现在我们只需要放到工程目录下并且进行修改 就可以开始训练了。
详细修改方法见下:
https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/11216953.html
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