数据集弄一个自己的目标检测数据集弄一个成PASCAL VOC格式

参考链接：一次将自己的数据集制作成PASCAL VOC格式的惨痛经历

1. 分析VOC格式

目标检测数据集VOC格式有三个重要的文件夹：Annotations，ImageSets和JPEGImages

Annotations：数据集图片对应的xml文件，需要自己写文件名，box的xmin,ymin,xmax,ymax
ImageSets：里面的Main文件夹内容包括test.txt、 train.txt、val.txt、trainval.txt，每个txt里面是数据集图片名(无后缀），1/-1（正/负样本）（可以不写），train和val不能有交集
JPEGImages：数据集图片，格式000001.jpg

生成文件夹代码如下：

import os
import shutil

os.makedirs('VOC2007/Annotations')
os.makedirs('VOC2007/ImageSets')
os.makedirs('VOC2007/ImageSets/Main')
os.makedirs('VOC2007/ImageSets/Layout')
os.makedirs('VOC2007/ImageSets/Segmentation')
os.makedirs('VOC2007/JPEGImages')
os.makedirs('VOC2007/SegmentationClass')
os.makedirs('VOC2007/SegmentationObject')

2. 实现png前景叠加到jpg图像上

参考链接：Python OpenCV实现png透明图像叠加在jpg图像上 （亲测可用）

3. 将输出的图片保存成voc格式

xml文件里需要修改的只有文件名和bbox数值

import cv2
import numpy as np
import os
from lxml.etree import Element, SubElement, tostring
from xml.dom.minidom import parseString
import random

def save_xml(image_name, bbox, save_dir, width=1080, height=1920, channel=3):
    # 生成xml文件
    '''
    :param image_name: 图片名
    :param bbox: 对应的bbox
    :param save_dir: xml文件保存路径
    :param width: 图片宽度
    :param height: 图片高度
    :param channel: 图片通道
    :return:
    '''
    node_root = Element('annotation')

    node_folder = SubElement(node_root, 'folder')
    node_folder.text = 'JPEGImages'

    node_filename = SubElement(node_root, 'filename')
    node_filename.text = image_name

    node_size = SubElement(node_root, 'size')
    node_width = SubElement(node_size, 'width')
    node_width.text = '%s' % width

    node_height = SubElement(node_size, 'height')
    node_height.text = '%s' % height

    node_depth = SubElement(node_size, 'depth')
    node_depth.text = '%s' % channel

    for xmin, ymin, xmax, ymax in bbox: # bbox是个set, 内容类似于{(1,2,3,5),(5,6,2,5)}
        node_object = SubElement(node_root, 'object')

        node_name = SubElement(node_object, 'name')
        node_name.text = 'beetle'

        node_difficult = SubElement(node_object, 'difficult')
        node_difficult.text = '0'

        node_bndbox = SubElement(node_object, 'bndbox')

        node_xmin = SubElement(node_bndbox, 'xmin')
        node_xmin.text = '%s' % xmin

        node_ymin = SubElement(node_bndbox, 'ymin')
        node_ymin.text = '%s' % ymin

        node_xmax = SubElement(node_bndbox, 'xmax')
        node_xmax.text = '%s' % xmax

        node_ymax = SubElement(node_bndbox, 'ymax')
        node_ymax.text = '%s' % ymax

    xml = tostring(node_root, pretty_print=True)
    dom = parseString(xml)

    save_xml = os.path.join(save_dir, image_name.replace('jpg', 'xml'))

    with open(save_xml, 'wb') as f: # 自动关闭文件，无需手动书写close()
        f.write(xml)

    return


def generate_txt(path_xml, path_txt):
    # 根据xml文件生成txt文件
    val_percent = 0.2
    train_percent = 0.6

    # 求出数据总的数目
    total_xml = os.listdir(path_xml)
    num = len(total_xml)
    list = range(num)

    # 求出各部分的数目
    train_number = int(num * train_percent)
    val_number = int(num * val_percent)
    trainval_number = int(train_number   val_number)

    # 各部分的样本
    # 从总的数据集中,先挑train val,再从train val中,挑出train
    trainval = random.sample(list, trainval_number)
    train = random.sample(trainval, train_number)
    # 确认数据集各部分的数目
    print("train加val的数目", trainval_number)
    print("train的数目", train_number)

    ftrainval = open(path_txt 'trainval.txt', 'w')
    ftest = open(path_txt 'test.txt', 'w')
    ftrain = open(path_txt 'train.txt', 'w')
    fval = open(path_txt 'val.txt', 'w')

    for i in list:
        name = total_xml[i][:-4]   '\n'  # Python的换行符是'\n'
        if i in trainval:  
            ftrainval.write(name)  # train val
            if i in train:
                ftrain.write(name)  # train
            else:
                fval.write(name)  # val
        else:
            ftest.write(name)  # test

    ftrainval.close()
    ftrain.close()
    fval.close()
    ftest.close()


if __name__ == '__main__':

    path_img_png = '1600.png'  # 前景文件（虫子）路径 要求是正方形
    path_img_input = 'test/'  # 定义要处理的背景图片路径 !!!!!!!!!!! 路径不能有中文

    path_img_output = 'VOC2007/JPEGImages/'  # 输出图像路径
    path_xml = 'VOC2007/Annotations'
    path_txt = 'VOC2007/ImageSets/Main/'

    img_png = cv2.imread(path_img_png, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 读取图像

    idx = 1
    filename_list = os.listdir(path_img_input)
    for i in filename_list:
        print(i)
        img_jpg_path = path_img_input   filename_list[idx-1]  # 背景文件路径
        img_jpg = cv2.imread(img_jpg_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 读取图像
        img_jpg = cv2.resize(img_jpg, (1080, 1920))  # 图像缩放到规定大小

        beetle_num = 5  # 虫子数量
        coordinate = set()  # 记录虫子box坐标

        for i in range(beetle_num):
            # 设置叠加位置坐标
            x1 = random.randint(1, 1020)
            y1 = random.randint(1, 1820)
            x2 = x1   img_png.shape[1]
            y2 = y1   img_png.shape[0]
            new_tuple = (x1, y1, x2, y2)
            coordinate.add(new_tuple)

            # 控制虫子旋转
            rd = random.random()
            if (rd > 0.5):
                img_png = np.rot90(img_png, -1)  # 逆时针旋转90度
            else:
                pass
            
            img_jpg = merge_img(img_jpg, img_png, y1, y2, x1, x2)  # 开始叠加

        res_img = img_jpg
        print(coordinate)
        # 保存图片的名字
        new_name = ""
        if idx < 10:
            new_name = "00000"   str(idx)   ".jpg"
        elif idx < 100:
            new_name = "0000"   str(idx)   ".jpg"
        elif idx < 1000:
            new_name = "000"   str(idx)   ".jpg"
        elif idx < 10000:
            new_name = "00"   str(idx)   ".jpg"
        elif idx < 100000:
            new_name = "0"   str(idx)   ".jpg"

        idx = idx 1

        # 保存结果图像,可自行修改文件路径
        cv2.imwrite(path_img_output   new_name, res_img)
        save_xml(new_name, coordinate, path_xml)# 保存图片对应xml文件

    # 生成txt文件
    generate_txt(path_xml, path_txt)

这篇好文章是转载于：学新通技术网