.vbb文件转换为.txt文件

    Caltech Pedestrian Dataset数据集的annotations就是以.vbb保存的,但是我们实际运用中一般都是保存为.txt文件或者.xml文件的格式,这就给我们带来了很大的不便性,Caltech Pedestrian Dataset数据集matlab代码下载:点击打开链接,下面的代码调用到了该链接的内容。结合Caltech Pedestrian Dataset数据集中给出的matlab代码,这里是对INRIA DataSet数据集进行操作。想必做行人检测接触过INRIA这个数据集的都知道,该数据集一个明显的缺点就是标签不够完整,训练集中有一部分行人是没有标签的,这在一定的程度上对模型训练很产生较大的影响。下面的链接对INRIA数据集进行了进一步的标签补充,可以自行下载:点击打开链接,可惜的是其标签保存形式亦为.vbb的形式。本博文主要是针对INRIA数据集的改进标签的.vbb文件转换为.txt文件。

%func: main.m
vbb2txt('InriaNewTrainingLabels.vbb','TrainingLabels.txt');
vbb2txt('InriaNewTestLabels.vbb','TestingLabels.txt');
%-------------------------------------------------------
%vbbName:需要转换的.vbb名称,txtName为转换后保存的.txt名称
%func: vbb2txt.m
%-------------------------------------------------------
function vbb2txt(vbbName,txtName)  
 
vPath = 'F:\za\Model\pedestrain\INRIAPerson';
finalPath = [vPath,vbbName]%.vbb文件的路径
outpath = 'F:\za\Model\pedestrain\INRIAPerson\annotations';%保存路径

disp(finalPath);
A = vbb( 'vbbLoad', finalPath);
c = fopen([outpath,'\',txtName],'w')

for i = 1:A.nFrame    
    iframe = A.objLists(1,i);    
    iframe_data = iframe{1,1};    
    n1length = length(iframe_data);    
    for  j = 1:n1length    
        iframe_dataj = iframe_data(j);    
        if iframe_dataj.pos(1) ~= 0  %pos  posv    
            fprintf(c,'%d %f %f %f %f\n', i, iframe_dataj.pos(1),...  
            iframe_dataj.pos(2),iframe_dataj.pos(3),iframe_dataj.pos(4));    
        end    
    end    
end

若有不当之处,望指教,谢谢!

### 如何将txt文件转换为pos文件 POS(Parts of Speech)标注是一种自然语言处理中的常见任务,用于识别文本中单词的词性类别。如果目标是从普通的 `.txt` 文件转换到带有 POS 标签的 `.pos` 文件,则通常需要借助 NLP 库或工具来完成此操作。 以下是几种常见的方法: #### 使用 Python 和 NLTK 库 Python 的 `nltk` 是一个强大的自然语言处理库,可以轻松实现 POS 标记功能。以下是一个简单的代码示例,展示如何从 `.txt` 文件生成带 POS 标签的 `.pos` 文件。 ```python import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize def txt_to_pos(input_file, output_file): with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f_in: text = f_in.read() tokens = word_tokenize(text) # Tokenize the text into words tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens) # Perform POS tagging with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f_out: for token, tag in tagged_tokens: f_out.write(f"{token}/{tag}\n") # Write each token and its POS tag to the .pos file # Example usage input_txt = "example.txt" output_pos = "example.pos" txt_to_pos(input_txt, output_pos) ``` 这段代码通过读取输入的 `.txt` 文件,将其分词并标记词性标签,最后写入一个新的 `.pos` 文件[^6]。 --- #### 使用 Stanford CoreNLP 工具 Stanford CoreNLP 提供了一个更高级别的解决方案,适用于大规模文本处理。它支持多种语言,并能提供丰富的语法分析结果。以下是其基本工作流程: 1. 下载并安装 Stanford CoreNLP。 2. 启动服务端程序: ```bash java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000 ``` 3. 编写客户端脚本调用 API 进行 POS 标注。例如,在 Python 中可使用 `stanza` 或其他 HTTP 请求库发送请求。 --- #### MATLAB 实现 虽然引用[5]主要描述的是 `.vbb` 到 `.txt` 的换过程,但如果熟悉 MATLAB 并希望扩展其实现逻辑,也可以尝试编写类似的函数来进行 `.txt` 到 `.pos` 的换。这可能涉及加载外部 NLP 模型或者调用第三方接口。 --- #### 其他工具推荐 除了编程方式外,还有一些图形界面友好的工具可以帮助快速完成此类任务: - **AntConc**: 支持批量语料分析和简单词性标注。 - **CLAWS**: 英语文本专用的自动词性标注器。 - **Freeling**: 开源框架,适合多语言环境下的复杂需求。 无论采用哪种途径,请确保原始 `.txt` 数据质量良好以便获得最佳效果[^7]。
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