【VOC2007+2012】
數據集地址：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/
PASCAL VOC為圖像識別和分類提供了一整套標準化的優秀的數據集，用于構建和評估用于圖像分類（Classification），檢測（Object Detection），和分割（Segmentation）的算法，從2005年到2012年每年都會舉行一場圖像識別challenge。
數據集類別（20類）：
Person: person；Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep；Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train；Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor；數據集目錄（VOC2007為例，只列出目標檢測所用到的）：
-VOCdevkit-VOC2007-Annotations #存放xml標注文件，每個xml文件都對應于JPEGImages文件夾的一張圖片，文件命名格式為：<圖片編號.xml>-JPEGImages #存放訓練圖片和測試圖片，文件命名格式為：<圖片編號.jpg>-ImageSets #存放的是challenge對應的圖像數據-Main #存放的是圖像物體識別的數據，包含下列4個文件，文件內容格式均為：<圖片編號>-train.txt #記錄訓練集所包含的圖片編號-test.txt #記錄測試集所包含的圖片編號-val.txt #記錄驗證集所包含的圖片編號-trainval.txt #記錄驗證集和訓練集所包含的圖片編號把上述目錄所列的文件夾建好，接下來制作自己的VOC格式數據集。
【標注工具labelImg】
labelImg軟件是一款免費的圖像標注工具，常用來為目標檢測任務標注數據集。labelImg的安裝和使用參考GitHub項目：
https://github.com/tzutalin/labelImg?github.com記錄下自己Mac版本的安裝過程：
conda activate 環境名稱 #可選
pip install pyqt5
pip install libxml2
pip install labelImg
labelImg #運行【制作自己的數據集】
1.JPEGImages文件夾
搜集并刪選出自定類別的圖片數據，將所有的.jpg圖像文件放入JPEGImages文件夾，命名格式統一為“%6d.jpg”，(000001.jpg)
# -*- coding:utf8 -*-'''批量重命名文件夾中的圖片文件'''
import os
class BatchRename():def __init__(self):self.path = './JPEGImages' # 修改成自己JPEGImages文件夾路徑def rename(self):filelist = os.listdir(self.path)total_num = len(filelist)i = 1n = 6for item in filelist:if item.endswith('.jpg'):n = 6 - len(str(i))src = os.path.join(os.path.abspath(self.path), item)dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), str(0) * n + str(i) + '.jpg')try:os.rename(src, dst)print'converting %s to %s ...' % (src, dst)i = i + 1except:continueprint'total %d to rename & converted %d jpgs' % (total_num, i)
if __name__ == '__main__':demo = BatchRename()demo.rename()2.Annotations文件夾
使用labelImg工具標注圖片中的目標，選擇好圖片存放文件夾（JPEGImages）和標注文件夾（Annotations），接下來就是無止盡的標注。。。
3.ImageSets文件夾
在ImageSets文件夾下新建Main文件夾，執行下面代碼生成test.txt , train.txt , trainval.txt , val.txt。
# -*- coding：utf-8 -*-import os
import random trainval_percent = 0.7 # 自己設定（訓練集+驗證集）所占（訓練集+驗證集+測試集）的比重
train_percent = 0.8 # 自己設定（訓練集）所占（訓練集+驗證集）的比重
xmlfilepath = 'Annotations/' #注意自己地址是否正確
txtsavepath = 'ImageSets/Main' #注意自己地址是否正確
total_xml = os.listdir(xmlfilepath) num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num*trainval_percent)
tr = int(tv*train_percent)
trainval = random.sample(list,tv)
train = random.sample(trainval,tr) ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w')
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w')
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w')
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w') for i in list: name = total_xml[i][:-4]+'n' if i in trainval: ftrainval.write(name) if i in train: ftrain.write(name) else: fval.write(name) else: ftest.write(name) ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()
print('Done')【數據集常用代碼】
1.批量修改xml標簽
import os
import xml.etree.ElementTree as ET#程序功能：批量修改VOC數據集中xml標簽文件的標簽名稱
def changelabelname(inputpath):listdir = os.listdir(inputpath)for file in listdir:if file.endswith('xml'):file = os.path.join(inputpath,file)tree = ET.parse(file)root = tree.getroot()for object1 in root.findall('object'):for sku in object1.findall('name'): #查找需要修改的名稱if (sku.text == 'type2_03'): #‘preName’為修改前的名稱sku.text = 'type2_02' #‘TESTNAME’為修改后的名稱tree.write(file,encoding='utf-8') #寫進原始的xml文件并避免原始xml中文字符亂碼else:passelse:passif __name__ == '__main__':inputpath = 'anno/' #此處替換為自己的路徑changelabelname(inputpath)2.批量統計每個類別的圖片數量及目標數量
import re
import os
import xml.etree.ElementTree as ETclass1 = 'type1_01' #根據自己的類別修改（以下要均修改）
class2 = 'type2_02'
class3 = 'type2_03'
class4 = 'type1_02'
'''
class20 = 'tvmonitor'
'''
annotation_folder = './Annotations/' # 改為自己標簽文件夾的路徑
# annotation_folder = '/home/.../VOC2007/Annotations/'
list = os.listdir(annotation_folder)def file_name(file_dir):L = []for root, dirs, files in os.walk(file_dir):for file in files:if os.path.splitext(file)[1] == '.xml':L.append(os.path.join(root, file))return Ltotal_number1 = 0
total_number2 = 0
total_number3 = 0
total_number4 = 0
'''
total_number20 = 0
'''
total = 0
total_pic = 0pic_num1 = 0
pic_num2 = 0
pic_num3 = 0
pic_num4 = 0
'''
pic_num20 = 0
'''flag1 = 0
flag2 = 0
flag3 = 0
flag4 = 0
'''
flag20 = 0
'''xml_dirs = file_name(annotation_folder)for i in range(0, len(xml_dirs)):print(xml_dirs[i])annotation_file = open(xml_dirs[i]).read()root = ET.fromstring(annotation_file)total_pic = total_pic + 1for obj in root.findall('object'):label = obj.find('name').textif label == class1:total_number1 = total_number1 + 1flag1 = 1total = total + 1if label == class2:total_number2 = total_number2 + 1flag2 = 1total = total + 1if label == class3:total_number3 = total_number3 + 1flag3 = 1total = total + 1if label == class4:total_number4 = total_number4 + 1flag4 = 1total = total + 1'''if label == class20:total_number20=total_number20+1flag20=1total = total + 1'''if flag1 == 1:pic_num1 = pic_num1 + 1# print("pic number:", pic_num1)flag1 = 0if flag2 == 1:pic_num2 = pic_num2 + 1flag2 = 0if flag3 == 1:pic_num3 = pic_num3 + 1flag3 = 0if flag4 == 1:pic_num4 = pic_num4 + 1flag4 = 0'''if flag20==1:pic_num20=pic_num20+1flag20=0'''print(class1, pic_num1, total_number1)
print(class2, pic_num2, total_number2)
print(class3, pic_num3, total_number3)
print(class4, pic_num4, total_number4)
'''
print(class20,pic_num20, total_number20)
'''print("total", total_pic, total)
3.圖片批量增廣（水平、上下翻轉等）
"""
圖片批量翻轉
"""
from PIL import Image
import os
import os.path# 指明被遍歷的文件夾
rootdir = r'Rust_01/'
for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir): # 遍歷圖片for filename in filenames:print('parent is :' + parent)print('filename is :' + filename)currentPath = os.path.join(parent, filename)print('the fulll name of the file is :' + currentPath)im = Image.open(currentPath)# Image.FLIP_LEFT_RIGHT,表示將圖像左右翻轉out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)# Image.FLIP_TOP_BOTTOM,表示將圖像上下翻轉# out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)# Image.ROTATE_90,表示將圖像逆時針旋轉90°# out = im.transpose(Image.ROTATE_90)# Image.ROTATE_180,表示將圖像逆時針旋轉180°# out = im.transpose(Image.ROTATE_180)# Image.ROTATE_270,表示將圖像逆時針旋轉270°# out = im.transpose(Image.ROTATE_270)# Image.TRANSPOSE,表示將圖像進行轉置(相當于順時針旋轉90°)# out = im.transpose(Image.TRANSPOSE)# Image.TRANSVERSE,表示將圖像進行轉置,再水平翻轉# out = im.transpose(Image.TRANSVERSE)# 新建文件夾保存翻轉后圖片newname = r"Rust_01/" + '' + filenameout.save(newname) # 保存結束說明：研一初學目標檢測，本文記錄自己制作數據集的過程，以上參考、摘抄于以下文章，推薦閱讀。有些代碼忘記在哪里借鑒的了，如有讀者見到，聯系，加入參考鏈接。
參考：
轉載：VOC2007數據集制作 - _harvey - 博客園?www.cnblogs.comCSDN-專業IT技術社區-登錄?blog.csdn.netCSDN-專業IT技術社區-登錄?blog.csdn.net
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