目标检测 xml数据的读取与图片和标注数据的同步缩放

最新推荐文章于 2023-08-01 23:13:23 发布
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分类专栏： 目标检测 数据清洗
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/txpp520/article/details/104831431
本文介绍了如何在目标检测任务中读取XML文件中的标注数据，并详细阐述了如何同步地对图像和其对应的标注数据进行缩放操作，确保在处理过程中数据的一致性。
目标检测的resize策略
yang_daxia的博客
10-27 670
def get_scale_factor(img_h, img_w， input_short, input_long): """return scale_factor_h, scale_factor_w """ short = min(img_w, img_h) large = max(img_w, img_h) scale_factor = min(input_short / short， input_long / large) return scale_f
【深度学习标注数据处理】目标检测中对标注图片和 boundingBox 的数据增强
钱多多先森
07-30 2734
BoundingBox数据增强函数的自定义和使用
LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强
u012254599的博客
09-18 6970
这是一个目标检测和目标分割增强的小工具，需要您事先标记一些图片，然后变化增强图片(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件)，图片数据增强，包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像。 1 目标检测图片数据增强（使用labelImg工具） 我们使用labelImg工具进行标注，会得到对应的xml文件，结果如下：    现在我们要实现一些图片增强，比如模糊，亮度，裁剪，旋转，...
关于目标框、特征resize和感受野的思考
Rolandxxx的博客
05-20 533
1.目标框resize: resize的实质是坐标变换，在进行resize时，不同采样插值方法的坐标变换方法不同，但resize始终会保持图中原有的相对位置关系，所以计算resize后的坐标都是通过除以缩放倍数这样计算，虽然有偏差但是可以忽略不计。 2. 感受野： 特征的感受野是用于表示这个特征受它对应哪部分区域的影响。CAM将上采样后的高亮区域作为原图的起作用区域是不严谨的，实际上起作用区域应该包含感受野的区域，但是感受野是呈高斯分布的，由中心向外，起的作用是递减的，所以实际感受野是小于理论感受野的，
同步缩放图像和xml标注文件（等比缩放无失真）
qq_43289516的博客
06-01 2754
在进行目标检测应用任务中，有时会出现数据提供方提供的图像样本大小杂乱的现象（如下图所示），为了更好地训练，需要对这些图像样本和对应的xml进行缩放处理。 我们采用xml.dom.minidom解析xml标注文件，采用opencv对图像进行resize 具体代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- # @File : PreProcessing.py # @Author: ddmm # @Date : 2020/5/25 # @Desc : 同步缩放图片（等比例缩放无失真）和xml文件
深度学习笔记006：图片分类数据集的读取，图片放缩处理
ResumeProject的博客
07-09 220
读取时间1.72sec 将之前的东西打包：
目标检测xml数据的读取与图片和标注数据的同步缩放
Hyellice的博客
10-21 2851
文章目录一、xml数据的读取二、图片和标注数据的同步resize 一、xml数据的读取 1 、使用xml.etree读取 import xml.etree.cElementTree as et tree = et.parse("./datasets/01/双/微信图片_20190820094420.xml") root = tree.getroot() fileName = root.fin...
目标检测数据增强：同步缩放图片和xml标注
winnerziqi的博客
03-07 1846
同步缩放图片（等比例缩放无失真）和xml文件标注的anchor size import glob import xml.dom.minidom import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = r'D:\code\data\JPEGImages' XML_INPUT_PATH = r'D:\code\data\Annotations_
精选资源
目标检测数据集：遥感卫星图像检测（xml标注）
最新发布
03-22
在这个场景中，我们关注的是一个针对遥感卫星图像的目标检测数据集，包含5000张图像以及相应的5000个xml标注文件。这样的数据集对于训练和优化目标检测模型至关重要。 遥感卫星图像具有广泛的应用，如地理信息分析...
精选资源
水下目标检测数据集(xml格式可转TXT)
03-23
总的来说，这个水下目标检测数据集结合了XML标注和转换工具，为研究者提供了训练和改进水下目标检测模型的宝贵资源。通过使用先进的计算机视觉技术，我们可以提高水下环境的自动识别能力，这对于海洋生物研究、水下...
同步缩放XML文件与图片至256
qq_41416484的博客
05-08 462
import glob import xml.dom.minidom import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/Object Detection/2021V1/JPEGImages' XML_INPUT_PATH = 'D:/Object Detection/2021V1/Annotations' # 定义裁剪后的图像存
VOC数据图片和xml同时增强
09-21
VOC数据图片和xml同时增强，包含旋转、平移、图片重新resize、加噪、随机切割等，同步生成xml文件，保证数据增强的图片与原图的bbox框不发生改变
C#图片转xml
02-22
C# 图片 xml 转换
同时翻转图片和xml扩增数据集
weixin_42273095的博客
07-26 845
1、水平翻转： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 26 11:31:01 2021 @author: admin """ import glob from PIL import Image import xml.etree.ElementTree as ET import xml.dom.minidom from tqdm import tqdm import os def flip_xml(w, cs, newname, xml_file
对原始图像，xml，label进行水平翻转，进行数据增强
hejunran的博客
06-02 665
import numpy as np import cv2 import xml.etree.ElementTree as ET from PIL import Image name_classes = ['hqc'] # 类别名，可以更改为对应的voc类别名称即可 def flip_horizontal(jpg_file,new_jpg,png_file,new_png): img = Image.open(jpg_file) png =Image.open(png_file) .
裁剪图片并同步xml标签
qyx713的博客
03-29 3845
因为原来标好的数据集的图片太大，需要进行裁剪，但又不想重新进行标注，所以用一个python小程序进行裁剪图片并同步框的坐标。（我的数据集只有一类，所以只用遍历所有的bndbox）这个能裁出4个300*300的图片，基本上能用，第一次写python，在别人的基础上改的...from __future__ import division import os from PIL import Image ...
目标检测--将xml文件中标签（矩形框）在其原图片上显示并另存
weixin_40051325的博客
01-08 4189
""" 目的：将原图片(orig)与其xml(orig_xml)，合成为打标记的图片(labelled)，矩形框标记用红色即可 已有：（1）原图片文件夹，（2）xml文件夹 思路： step1: 读取（原图片文件夹中的）一张图片; step2: 读取（xml文件夹中的）该图片的xml文件，并获取其矩形框的两个对角顶点的位置; step3: 依据矩形框顶点坐标，在该图片中画出...
xml转图片
qq_44181700的博客
03-09 1139
xxxxxxx
【python脚本】python实现xml文件的图片标签可视化
北屿的博客
08-01 1262
批量实现文件夹下xml文件可视化展现结果。
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