Citypersons数据集转VOC标准格式（YOLO 目标检测txt格式）

最新推荐文章于 2024-10-31 11:24:43 发布

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本文详细介绍如何将Cityscapes数据集转换为VOC标准格式，包括图像和标注文件的处理过程，以及如何使用Python脚本实现这一转换，适用于语义分割任务。

CItyscapes城市数据集包含一组不同的立体视频序列中记录来自50个不同城市的街景,高质量的进行像素级的注释。数据集下载地址（需要申请注册，通过申请才能下载）[https://www.cityscapes-dataset.com]
该数据集用于常语义分割，包含以下类别：
在这里插入图片描述

提供百度云链接地址：链接: https://pan.baidu.com/s/108_NgFheDIpnQRrwz5uhmw 提取码: dhr8

#cityperson数据集是cityscapes数据集的子集，cityperson的标注文件只标注了其中Human的类别，如上图。该标注文件下载地址为：

下载地址：https://bitbucket.org/shanshanzhang/citypersons/get/ae6814faa761.zip

提取cityscapes中标注好的类别为VOC的标准格式（JPEGImages和Annotations，txt的代码就不写了，参考博主其他博客）

#! /usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import os, sys
import glob
from PIL import Image
import shutil
from scipy.io import loadmat
#img_Lists = glob.glob(src_img_dir + '\*.png')
 
# citypersons图像的标注位置
src_anno_dir = loadmat(r'c:\Users\rockhuang\Desktop\anno_train.mat')

# cityscapes图像的存储位置
src_img_dir = r"g:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\train\\"

#保存为VOC 数据集的原图和xml标注路径
new_img= r"g:\dataset\cityscapes\JPEGImages"
new_xml=r"g:\dataset\cityscapes\Annotations"

if not os.path.isdir(new_img):
    os.makedirs(new_img)
    
if not os.path.isdir(new_xml):
    os.makedirs(new_xml)   
    
a=src_anno_dir['anno_train_aligned'][0]
 
    #处理标注文件

for i in range(len(a)):
    img_name=a[i][0][0][1][0]   #frankfurt_000000_000294_leftImg8bit.png     
    dir_name=img_name.split('_')[0]
    img=src_img_dir+dir_name+"\\"+img_name
     
    shutil.copy(img, new_img+"\\"+img_name)
    img=Image.open(img)
    width, height = img.size
    
    position=a[i][0][0][2]
    print(position)