目标检测预处理分析（列表样本分布，GT可视化）preprocessing

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目标检测

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本文探讨目标检测预处理的两个关键任务：分析类别数量的均衡度，通过直方图或柱状图进行可视化；以及将Ground Truth（GT）标注显示在图像上，以检查样本分布。作者分享了遇到的问题，如安全帽标签错误导致训练问题，揭示了类别样本不均衡的挑战。提供已修复的Python代码片段用于处理图像和XML文件。

目标检测预处理分析有两个任务：

所有类别数量的均衡度分析（直方图或者柱状图可视化）
把GT画在每一张对应的图片上，并在另外一个文件里保存

所有类别数量的均衡度分析（直方图或者柱状图可视化）

python：批量统计xml中各类目标的数量_Python

Python对目标检测数据集xml文件操作（统计目标种类、数量、面积、比例等&修改目标名字）

系统环境为ubuntu16.04

编译器为python2.7

模块中的函数需要添入三个变量，分别为待处理图像的文件夹路径，xml文件夹路径，处理后图像的文件夹路径

以下代码已经被我改完bug跑通：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 根据xml文件统计目标种类以及数量
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import numpy as np

np.set_printoptions(suppress=True, threshold=10000000)
import matplotlib
from PI

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