使用imgaug库进行目标检测数据增强

最新推荐文章于 2024-10-29 21:45:07 发布

winnerziqi

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分类专栏： data augument 文章标签： python xml java hdfs 图像识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wty98wzq/article/details/115341945

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import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import getcwd
import numpy as np
from PIL import Image
# 引入一个新的目标检测库
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from utils import mkdir

ia.seed(1)

# 读取出图像中的目标框
def read_xml_annotation(root, image_id):
    in_file = open(os.path.join(root, image_id))
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    bndboxlist = []

    for object in root.findall('object'):  # 找到root节点下的所有country节点
        bndbox = object.find('bndbox')  # 子节点下节点rank的值

        xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
        xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
        ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
        ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
        # print(xmin,ymin,xmax,ymax)
        bndboxlist.append([xmin,ymin,xmax,ymax])
        # print(bndboxlist)

    bndbox = root.find('object').find('bndbox')
    return bndboxlist # 以多维数组的形式保存

# 将xml文件中的旧坐标值替换成新坐标值，并保存，这个程序里面没有使用
# (506.0000, 330.0000, 528.0000, 348.0000) -> (520.4747, 381.5080, 540.5596, 398.6603)
def change_xml_annotation(root, image_id, new_target):
    new_xmin = new_target[0]
    new_ymin = new_target[1]
    new_xmax = new_target[2]
    new_ymax = new_target[3]

    in_file