用matlab生成样本

最新推荐文章于 2023-03-31 11:45:16 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-31 11:45:16 发布 · 3.4k 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

行人检测专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

该博客介绍了如何使用MATLAB从视频采集图片中生成正负样本。通过读取人工标注的目标坐标，提取并裁剪出64x64的目标区域作为正样本，同时在没有目标的区域随机采样生成负样本，所有样本保存为64x64的BMP图像。

（1）生成正样本

%% 读取文件夹是需要提取样本的视频采集图片，里面的1.txt是人工标出的目标坐标

%格式如下：

img_1.jpg 2 4 527 215 524 238 535 238 537 215 4 575 218 571 238 581 238 580 218
img_2.jpg 2 4 535 217 532 236 543 237 543 218 4 486 216 483 238 496 238 497 219
img_3.jpg 2 4 496 218 494 236 506 237 503 217 4 446 217 443 241 459 240 455 219
img_4.jpg 2 4 458 218 455 238 462 239 465 219 4 411 219 405 238 417 236 417 216
img_5.jpg 2 4 420 219 421 241 430 238 428 218 4 370 219 368 241 379 241 379 219
img_6.jpg 2 4 381 216 379 236 391 236 388 217 4 329 220 329 242 342 240 340 219
img_7.jpg 2 4 340 217 340 240 354 239 351 217 4 297 220 294 239 307 241 306 223
img_8.jpg 2 4 305 217 305 238 318 239 314 219 4 281 226 277 248 290 247 290 227
img_9.jpg 1 4 275 229 272 252 283 253 286 230

……

%%下面是生成正样本

strPath = 'D:\program\matlab projects\traffic collection\20120905\11\';
strNegPath = 'D:\program\matlab projects\traffic collection\20120905\pos_vehicle\pos_vehicle_11\';

fid=fopen([strPath,'detectionGt.txt']);
if fid<=0
disp('cannot open the file');
return;
end

fid2=fopen('D:\program\matlab projects\traffic collection\20120905\pos_vehicle\pos_vehicle_11\info.txt','w+');
if fid2<=0
disp('cannot write the file');
return;
end
numNeg = 0;

for i=1:1000
    a= fscanf(fid,'%s ',1);
    b=fscanf(fid,'%d',1); % b表示图像中目标的数目
    if b~=0
        img = imread([strPath,a]);


        sizeImg=size(img);
        imgMask=zeros(sizeImg(1:2));
        for j = 1:b % 将b个目标的坐标读出来
            bp = fscanf(fid,'%d',1);
             if bp>3 && bp<10
                 c=fscanf(fid,'%d',bp*2);
             else
                 c=fscanf(fid,'%d',6*2-1);%********************************************8
             end
         %     c = fscanf(fid,'%d',bp*2);
            % c表示标定此目标的点的坐标，其中点的数目为bp个或者6个
           cx=c(1:2:end);
           cy=c(2:2:end);
           cx_max=max(cx);
           cx_min=min(cx);
           cy_max=max(cy);
           cy_min=min(cy);
           cx_min = max(1,cx_min);
           cy_min = max(1,cy_min);
           % 扩展
           m=0.2*(cy_max-cy_min);
           n=0.2*(cx_max-cx_min);
           cx_left = round(max(1,cx_min-n));
           cx_right = round(min(sizeImg(2),cx_max+n));
           cy_up = round(max(1,cy_min-m));
           cy_down = round(min(sizeImg(1),cy_max+m));
           subImg=img(cy_up:cy_down, cx_left:cx_right,:);
           subImg=imresize(subImg,[64,64]);
           numNeg = numNeg+1;

           imwrite(subImg,[strNegPath,num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp']);
           fprintf(fid2,[num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp','\n']);

        end
        d=fscanf(fid,'\n');
    end
end

fclose(fid);
fclose(fid2);

（2）生成负样本

%strPath = 'D:\program\matlab projects\traffic collection\20120823\two2\';
%strNegPath = 'D:\program\matlab projects\traffic collection\test_smple\';
strPath = 'D:\program\matlab projects\Lib行人数据库\20121019\20121019173447164\';
strNegPath ='D:\program\matlab projects\Lib行人数据库\neg_lib_1019\';

fid=fopen([strPath,'3.txt']);
if fid<=0
disp('cannot open the file');
return;
end

fid2=fopen('D:\program\matlab projects\Lib行人数据库\neg_lib_1019\info.txt','w+');
if fid2<=0
disp('cannot write the file');
return;
end
numNeg =0;

for i=1:150       %150为文件夹中的图片数

    a= fscanf(fid,'%s ',1);
    b=fscanf(fid,'%d',1); % b表示图像中目标的数目
    if b==0 % 如果图像中没有目标，则按照间隔24个像素提取负样本，其中样本的尺寸为64×64
        fscanf(fid,'\n');
        % cut image to some 64*64 subimages and save as neg images
        img = imread([strPath,a]);
        imgMask=zeros(size(img));
        sizeImg = size(img);
        for m=1:80:sizeImg(1)-31-80
            for n=1:120:sizeImg(2)-15-120
                rand_inter_m = floor((rand*80)); % 随机数[1,256]
                rand_inter_n = floor(rand*120);


                % subImg=img( m:m+47,n:n+47,:);
                subImg=img(m+rand_inter_m:m+rand_inter_m+31,n+rand_inter_n:n+rand_inter_n+15,:);

                numNeg = numNeg+1;
                imwrite(subImg,[strNegPath,num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp']);
                fprintf(fid2,[num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp','\n']);
            end
        end

    else
        img = imread([strPath,a]);
        sizeImg=size(img);
       imgMask=zeros(sizeImg(1:2));
        for j = 1:b % 将b个目标的坐标读出来
            bp = fscanf(fid,'%d',1);
            if bp>3 && bp<10
                c=fscanf(fid,'%d',bp*2);
            else
                c=fscanf(fid,'%d',6*2-1);
            end
            % c表示标定此目标的点的坐标，其中点的数目为bp个或者6个
           cx=c(1:2:end);
           cy=c(2:2:end);
           cx_max=max(cx);
           cx_min=min(cx);
           cy_max=max(cy);
           cy_min=min(cy);
           if(cy_min == 0)
               cy_min=1;
           end
           if(cx_min==0)
               cx_min=1;
           end
           imgMask(cy_min:cy_max,cx_min:cx_max)=1;
        end
        % 将目标区域标定出来后，在剩余的部分分割负样本
        for m=1:80:sizeImg(1)-31-80
            for n=1:120:sizeImg(2)-15-120
                rand_inter_m = floor((rand*80)); % 随机数[1,256]
                rand_inter_n = floor(rand*120);

                % subImgMask=imgMask(m:m+47,n:n+47);
                subImgMask=imgMask(m+rand_inter_m:m+rand_inter_m+31,n+rand_inter_n:n+rand_inter_n+15);
                sumObj=sum(subImgMask(:));
                if sumObj==0
                    % subImg=img( m:m+47,n:n+47,:);
                    subImg=img(m+rand_inter_m:m+rand_inter_m+31,n+rand_inter_n:n+rand_inter_n+15,:);

                    numNeg = numNeg+1;
                    imwrite(subImg,[strNegPath,num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp']);
                    fprintf(fid2,[num2str(numNeg,'%05d'),'.bmp','\n']);
                end
            end
        end

%         c=fscanf(fid,'%d',b*6*2);
        d=fscanf(fid,'\n');
    end
end

fclose(fid);
fclose(fid2);