SSD目标检测实战（TF项目）——人脸检测2
数据转化为VOC格式：
一、我们先看 VOC格式的数据是什么？？？
Annotations：存放xml 包括 文件夹信息 图片名称、 图片尺寸信息、 图片中object的信息。
JPEGImages： 存放图片
二、分析Wider FACE数据集：
数据集中的txt中信息为：
第一行： 图片路径
第二行：多少个人脸
第三行：bbox信息 存储的左上角 坐标 和 高度宽度
三、代码转换：
1 import os,cv2,sys,shutil 2 3 from xml.dom.minidom import Document 4 5 def writexml(filename,saveimg,bboxes,xmlpath,typename): 6 #xml打包的函数，我们不需要知道内部做了什么。 7 #我们只需要将图片名称 图片信息 bbox信息 最终存储信息 作为参数 就可以了 8 #不需要做修改 9 10 doc = Document() #定义文件对象 11 annotation = doc.createElement(\'annotation\') #创建根节点 12 doc.appendChild(annotation) #存放在doc中 13 # 定义annotation 的子节点 14 folder = doc.createElement(\'folder\') 15 16 folder_name = doc.createTextNode(\'widerface\') 17 folder.appendChild(folder_name) 18 annotation.appendChild(folder) 19 filenamenode = doc.createElement(\'filename\') 20 filename_name = doc.createTextNode(filename) 21 filenamenode.appendChild(filename_name) 22 annotation.appendChild(filenamenode) 23 source = doc.createElement(\'source\') 24 annotation.appendChild(source) 25 database = doc.createElement(\'database\') 26 database.appendChild(doc.createTextNode(\'wider face Database\')) 27 source.appendChild(database) 28 annotation_s = doc.createElement(\'annotation\') 29 annotation_s.appendChild(doc.createTextNode(\'PASCAL VOC2007\')) 30 source.appendChild(annotation_s) 31 image = doc.createElement(\'image\') 32 image.appendChild(doc.createTextNode(\'flickr\')) 33 source.appendChild(image) 34 flickrid = doc.createElement(\'flickrid\') 35 flickrid.appendChild(doc.createTextNode(\'-1\')) 36 source.appendChild(flickrid) 37 owner = doc.createElement(\'owner\') 38 annotation.appendChild(owner) 39 flickrid_o = doc.createElement(\'flickrid\') 40 flickrid_o.appendChild(doc.createTextNode(\'yanyu\')) 41 owner.appendChild(flickrid_o) 42 name_o = doc.createElement(\'name\') 43 name_o.appendChild(doc.createTextNode(\'yanyu\')) 44 owner.appendChild(name_o) 45 46 size = doc.createElement(\'size\') 47 annotation.appendChild(size) 48 49 width = doc.createElement(\'width\') 50 width.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[1]))) 51 height = doc.createElement(\'height\') 52 height.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[0]))) 53 depth = doc.createElement(\'depth\') 54 depth.appendChild(doc.createTextNode(str(saveimg.shape[2]))) 55 56 size.appendChild(width) 57 58 size.appendChild(height) 59 size.appendChild(depth) 60 segmented = doc.createElement(\'segmented\') 61 segmented.appendChild(doc.createTextNode(\'0\')) 62 annotation.appendChild(segmented) 63 for i in range(len(bboxes)): 64 bbox = bboxes[i] 65 objects = doc.createElement(\'object\') 66 annotation.appendChild(objects) 67 object_name = doc.createElement(\'name\') 68 object_name.appendChild(doc.createTextNode(typename[i])) #人脸数据的话 直接为 “face” 69 objects.appendChild(object_name) 70 pose = doc.createElement(\'pose\') 71 pose.appendChild(doc.createTextNode(\'Unspecified\')) 72 objects.appendChild(pose) 73 truncated = doc.createElement(\'truncated\') 74 truncated.appendChild(doc.createTextNode(\'1\')) 75 objects.appendChild(truncated) 76 difficult = doc.createElement(\'difficult\') 77 difficult.appendChild(doc.createTextNode(\'0\')) 78 objects.appendChild(difficult) 79 bndbox = doc.createElement(\'bndbox\') 80 objects.appendChild(bndbox) 81 xmin = doc.createElement(\'xmin\') 82 xmin.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[0]))) 83 bndbox.appendChild(xmin) 84 ymin = doc.createElement(\'ymin\') 85 ymin.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[1]))) 86 bndbox.appendChild(ymin) 87 xmax = doc.createElement(\'xmax\') 88 xmax.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[2])))# bbox[0] + 89 bndbox.appendChild(xmax) 90 ymax = doc.createElement(\'ymax\') 91 ymax.appendChild(doc.createTextNode(str(bbox[3])))# bbox[1] + 92 bndbox.appendChild(ymax) 93 f = open(xmlpath, "w") 94 f.write(doc.toprettyxml(indent=\'\')) 95 f.close() 96 97 98 rootdir = "/media/kuan/新加卷/wider_face" #定义数据集的根目录wider_face 下载好的 99 100 101 def convertimgset(img_set): #解析函数 img_set 作为解析的路径 img_sets = ["train","val"] 102 imgdir = rootdir + "/WIDER_" + img_set + "/images" #图片文件的路径 103 gtfilepath = rootdir + "/wider_face_split/wider_face_" + img_set + "_bbx_gt.txt" #标注信息 104 fwrite = open(rootdir + "/ImageSets/Main/" + img_set + ".txt", \'w\') #写入txt中 main 底下的文件夹 对应140行 105 index = 0 #表示解析到第几张图 106 with open(gtfilepath, \'r\') as gtfiles: #打开真值文件，获取bbox 107 while(True): #true index< 1000 #前1000个样本 108 filename = gtfiles.readline()[:-1] #读取一行数据， 为图像路径 109 if filename == None or filename == "": 110 break 111 imgpath = imgdir + "/" + filename #图片的绝对路径 112 img = cv2.imread(imgpath) #拿到读取图片 可以获取到shape信息 113 if not img.data: 114 break; 115 numbbox = int(gtfiles.readline()) #读取到了第二行 人脸个数 116 bboxes = [] 117 print(numbbox) 118 for i in range(numbbox): #读取bbox信息 numbbox 行 119 line = gtfiles.readline() 120 lines = line.split(" ") 121 lines = lines[0:4] 122 123 bbox = (int(lines[0]), int(lines[1]), int(lines[2]), int(lines[3])) #存储的左上角 坐标 和 高度宽度 124 125 if int(lines[2]) < 40 or int(lines[3]) < 40: 126 continue 127 128 bboxes.append(bbox) #存放到bbox中 numbbox个人脸信息 129 130 #cv2.rectangle(img, (bbox[0],bbox[1]),(bbox[0]+bbox[2],bbox[1]+bbox[3]),color=(255,255,0),thickness=1) 131 132 filename = filename.replace("/", "_") #图片的名称存储 133 134 if len(bboxes) == 0: 135 print("no face") 136 continue 137 #cv2.imshow("img", img) 138 #cv2.waitKey(0) 139 cv2.imwrite("{}/JPEGImages/{}".format(rootdir,filename), img) #写入图像JPEGImages 140 fwrite.write(filename.split(".")[0] + "\n") #写入txt中 main 底下的文件夹 141 xmlpath = "{}/Annotations/{}.xml".format(rootdir,filename.split(".")[0]) 142 writexml(filename, img, bboxes, xmlpath) #调用函数 143 print("success number is ", index) 144 index += 1 145 146 fwrite.close() 147 148 if __name__=="__main__": 149 img_sets = ["train","val"] 150 for img_set in img_sets: 151 convertimgset(img_set) 152 #修改文件名 153 shutil.move(rootdir + "/ImageSets/Main/" + "train.txt", rootdir + "/ImageSets/Main/" + "trainval.txt") 154 shutil.move(rootdir + "/ImageSets/Main/" + "val.txt", rootdir + "/ImageSets/Main/" + "test.txt")
通过上面三个步骤我们就生成了VOC格式的数据集，现在我们只需要放到工程目录下并且进行修改 就可以开始训练了。
详细修改方法见下：
https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/11216953.html
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