python 基于fasterRCNN 目标检测,用于制作数据集的小程序

最新推荐文章于 2024-01-04 09:38:24 发布

原创

最新推荐文章于 2024-01-04 09:38:24 发布 · 1.1k 阅读

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本文介绍了一个使用Python编写的Faster R-CNN目标检测小程序，用于制作数据集。该程序需要两个文件夹，label用于存储标注信息，ori_image用于存放原始图片。运行程序后，用户可以通过鼠标左键框选物体，按Y确认，R重新选择，Q退出。标注结果以txt文件形式保存，包含每个框的坐标。若要修改已标注图片，只需删除对应txt文件并重新运行程序。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

创建py文件，下面是代码

import cv2
import os
import numpy as np

stopFlag=False
pointList=[]
pointPos=[]
def draw_rectangle(event,x,y,flags,param):
    global ix,iy,temp,copyImg,pointPos,pointList
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN :
        pointPos=[]  #左键点击时pointPos置空，意味着定位框的起始点
        ix, iy = x, y
        print("point1:=", x, y)
    elif flags==cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:
        temp=copyImg.copy()
        cv2.rectangle(temp, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2)
    elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        print("point2:=", x, y)
        cv2.rectangle(temp, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2)
        copyImg=temp
        pointPos=[ix,iy,x,y]
        pointList.extend(pointPos)
         


pwd = os.getcwd()
ori_image_path=pwd+"\\ori_image"
label_path=pwd+"\\label"


filenames_ori=os.listdir(ori_image_path)        
filenames_oriNum=[x.split('.')[0] for x in filenames_ori]      #所有未标注图片的文件名
filenames_label=os.listdir(label_path)
f