目标检测数据增强：同步缩放图片和xml标注

最新推荐文章于 2024-05-07 15:53:00 发布

winnerziqi

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： data augument 文章标签： python 计算机视觉 opencv xml 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wty98wzq/article/details/114482208

本文介绍了如何使用Python批量处理图像缩放，保持原始比例，同时同步更新对应的XML标注文件中的anchor size，确保标注信息准确无误。通过示例代码展示了如何读取图像、计算缩放比例、修改XML文件，并展示缩放后的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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_new'
# 定义裁剪后的图像存放地址
IMAGE_OUTPUT_PATH = r'D:\code\data\JPEGImages_out'
XML_OUTPUT_PATH = r'D:\code\data\Annotations_out'
imglist = os.listdir(IMAGE_INPUT_PATH)
xmllist = os.listdir(XML_INPUT_PATH)

for i in range(len(imglist)):
    # 每个图像全路径
    image_input_fullname = IMAGE_INPUT_PATH + '/' + imglist[i]
    xml_input_fullname = XML_INPUT_PATH + '/' + xmllist[i]
    image