常用目标检测模型基本都是读取的PASCAL VOC格式的标签,下面代码用于生成VOC格式的代码,根据需要修改即可:

from lxml import etree, objectify

def gen_txt(filename, h, w, c):
  E = objectify.ElementMaker(annotate=False)
  anno_tree = E.annotation(
    E.folder('VOC_OPEN_IMAGE'),
    E.filename(filename),
    E.source(
      E.database('The VOC2007 Database'),
      E.annotation('PASCAL VOC2007'),
      E.image('flickr'),
      E.flickrid("341012865")
    ),
    E.size(
      E.width(w),
      E.height(h),
      E.depth(c)
    ),
    E.segmented(0),
    E.object(
      E.name('1'),
      E.pose('left'),
      E.truncated('1'),
      E.difficult('0'),
      E.bndbox(
        E.xmin('0'),
        E.ymin('0'),
        E.xmax('0'),
        E.ymax('0')
      )
    ),
  )
  etree.ElementTree(anno_tree).write('ann/'+filename[:-4]+".xml", pretty_print=True)

补充知识: python对PASCAL VOC标注数据进行统计

用于统计训练数据中的类别,以及所有目标的个数:

# coding:utf-8
import xml.etree.cElementTree as ET
import os
from collections import Counter
import shutil
 
# Counter({'towCounter({'tower': 3074, 'windpower': 2014, 'thermalpower': 689, 'hydropower': 261, 'transformer': 225})
# total_num: 6263
 
def count(pathdir,despath):
 category = []
 path = pathdir + '/XML/'
 for index,xml in enumerate(os.listdir(path)):
 # print(str(index) + ' xml: '+ xml)
 root = ET.parse(os.path.join(path, xml))
 objects = root.findall('object')
 
 # ==================select images which has a special object=============
 for obj in objects:
  obj_label = obj.find('name').text
  if obj_label == 'transformer':
  print(xml)
  imgfile = pathdir + 'JPEG/' + xml.replace('xml', 'jpg')
  img_despath = despath + xml.replace('xml', 'jpg')
  # if not os.path.exists(img_despath):
  shutil.copyfile(imgfile, img_despath)
 
 # ==================select images which has a special object=============
 
 category += [ob.find('name').text for ob in objects]
 print(Counter(category))
 total_num = sum([value for key, value in Counter(category).items()])
 print('total_num:',total_num)
 
if __name__ == '__main__':
 # pathdirs = list(set(os.listdir('./')) ^ set(['tools','count.py']))
 # print(pathdirs)
 # for pathdir in pathdirs:
 pathdir = '/summer/Desktop/power_traindata/'
 despath = '/transformer/'
 count(pathdir,despath)

以上这篇Python 生成VOC格式的标签实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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