测试数据增强后标签和数据集是否对应_如何看数据增强后的标签是否正确-优快云博客

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本文介绍了如何使用Python读取并解析XML文件，展示针对特定对象（如'lingjian'系列）的图像中边框和关键点的标注过程，包括bndbox信息的提取和人脸特征的连线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2 as cv
import xml.etree.ElementTree as et



def show_bbox_and_landmark(name, num):

    for i in range(163, num):

        img = cv.imread('C:/Users/86188/Desktop/dataset/' + name + '/photo_enhancement/' + name + str(i) + '.jpg')
        xml_path = 'C:/Users/86188/Desktop/dataset/' + name + '/label_enhancement/' + name + str(i) + '.xml'
        xml_file = et.parse(xml_path)
        root = xml_file.getroot()
        obj = root.find('object')

        #if obj.find('name').text != name:
        #    print('wrong')
        #    break

        bnd = obj.find('bndbox')
        xmin = int(bnd.find('xmin').text)
        ymin = int(bnd.find('ymin').text)
        xmax = int(bnd.find('xmax').text)
        ymax = int(bnd.find('ymax').text)

        # 画框
        cv.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 3)
        print(i)

        # 连线
        # cv.line(img, (ldmark_list[8], ldmark_list[9]), (ldmark_list[10], ldmark_list[11]), (0, 0, 255), 2 , cv.LINE_AA)
        # cv.line(img, (ldmark_list[10], ldmark_list[11]), (ldmark_list[12], ldmark_list[13]), (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        # cv.line(img, (ldmark_list[12], ldmark_list[13]), (ldmark_list[14], ldmark_list[15]), (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        # cv.line(img, (ldmark_list[14], ldmark_list[15]), (ldmark_list[8], ldmark_list[9]), (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        # 文字绘制: (目标，’内容’，(写入的坐标)，字体，字体大小，颜色，字体粗细，线条类型)
        font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv.putText(img, '1', (xmin,ymin), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        cv.putText(img, '2', (xmax, ymax), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        cv.imshow('img', img)
        cv.waitKey(50)


list_lingjian = ['6.8CA', 'bing', 'xiexing', 'yuanzhu', 'zhengfangti']
num_ = 324
k = 0
show_bbox_and_landmark(name=list_lingjian[k], num=num_)