制作VOC2007数据集用于Faster-RCNN训练

其实优快云上已经这样的文档了，不过我重新整理了一下，并把各种文件处理的python源码奉送给大家，先贴上我参考的博客地址，向前辈致敬！
http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/50723212#comments

VOC2007格式是faster-RCNN中官方给出的用于训练的数据集，把它下载下来用frcnn/tool里的训练程序跑一跑就可以得到自己的训练网络了，首先说明一下我们需要准备的文件

1. 训练所需的图片
2. 图片上ROI标注信息的XML文件
3. 将数据集分割为三部分分别用于frcnn进行训练，验证，测试等

第一步：图片的重命名

VOC2007格式必须为JPG格式，并且图片是统一的六位数字，从000001开始。那我们也需要将所有训练图片重命名为此。Python代码如下：

import os
import numpy as np
import re
import pandas as pd

dire = r'F:\dataset\UAV'
a = os.listdir(dire)

mode = re.compile(r'\d+')
for i in range(n):
    ids[i] = mode.findall(a[i])[0]
    a[i] = dire + '\\' + a[i]

b = np.zeros(n).astype(np.str)
pos = 6
for i in range(n):
    c = str(i)
    ze = pos-len(c)
    b[i] = '0'*ze+str(i)
    b[i] = dire +'\\'+b[i]+'.jpg'

for i in range(n):
    os.rename(a[i],b[i])

第二步：框定ROI

针对需要训练的图像，我们需要将ROI输出，如下图所示，位置信息包含四个值，分别为ROI左上角的X,Y值与右下角的X,Y值。那个问题来了，针对大批量的数据集如何快速提取ROI呢，在网上搜索半天发现原来Matlab2014已经有了这个功能。具体操作见博客 http://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/50812632
这里要注意的是，matlab打框产生的ROI产生的4个值，分别为ROI左上角的X,Y值与ROI的宽和高。这里推荐可以用Eexcel处理一下。

第三步：产生XML文件

把上一步得到的txt文档转换为XML文件，python代码如下，我的需要训练识别的物体只有一个，如果要识别多个目标，那需要略微修改一下如下代码。