三分鐘教會你用Python+OpenCV批量裁剪xml格式標注的圖片
更新時間:2022年01月20日 12:48:42 作者:18歲小白想成大牛
最近學習網絡在線課程的過程中,為了方便課后復習,使用手機截取了大量的圖片,下面這篇文章主要給大家介紹了如何通過三分鐘教會你用Python+OpenCV批量裁剪xml格式標注圖片的相關資料,需要的朋友可以參考下
前言
在目標檢測中,數據集常常使用labelimg標注,會生成xml文件。本文旨在根據xml標注文件來裁剪目標,以達到去除背景信息的目的。
xml文件格式
以下是一個標注好的圖片生成的xml文件。具體含義見代碼注釋。
<annotation> <!--xml所屬文件夾--> <folder>JPEGImages</folder> <!--對應圖片所屬文件夾--> <filename>408.bmp</filename> <path>E:\JPEGImages\408.bmp</path> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <!--整張圖片寬,高,3通道彩色--> <width>413</width> <height>342</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>0</segmented> <object> <!--標注的目標,一共5個框--> <name>bad_part</name> <!--名稱,也就是類別--> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <!--坐標,左上,左下,右上,右下--> <xmin>339</xmin> <ymin>103</ymin> <xmax>398</xmax> <ymax>173</ymax> </bndbox> </object> <object> <name>bad_part</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>265</xmin> <ymin>15</ymin> <xmax>364</xmax> <ymax>74</ymax> </bndbox> </object> <object> <name>bad_part</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>118</xmin> <ymin>33</ymin> <xmax>195</xmax> <ymax>52</ymax> </bndbox> </object> <object> <name>bad_part</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>113</xmin> <ymin>103</ymin> <xmax>177</xmax> <ymax>147</ymax> </bndbox> </object> <object> <name>bad_part</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>224</xmin> <ymin>298</ymin> <xmax>287</xmax> <ymax>326</ymax> </bndbox> </object> </annotation>
代碼思想
- 獲取到標簽文件路徑和圖片文件路徑;
- 遍歷圖片文件夾獲取到圖片,并分割文件名;
- 根據圖片的文件名加后綴xml得到具體的標簽文件;
- 通過xml.etree.ElementTree讀取xml文件;
- 遍歷所有的目標框,獲取到[
]; - 通過cv2裁剪目標(先高后寬 參考文章:http://www.dhdzp.com/article/211183.htm中的第二中裁剪方法);
- 將裁剪好的圖片保存到指定文件目錄。
完整代碼
'''
根據xml標簽裁剪目標
1.文件夾中可以有除了圖片格式或標簽格式的文件,有判斷可以忽略其他文件
2.圖片未標注沒有對應的xml文件自動忽略不會報錯
3.同一個圖片有多個真實框,會按名稱_0,名稱_1 …… 排列
4.圖片本身的命名無規(guī)律會按3中的命名規(guī)則加上名稱后綴重新命名。
'''
import cv2
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
img_path = r'E:/JPEGImages' #圖片路徑
xml_path = r'E:/Annotations' #標簽路徑
obj_img_path = r'E:/cut' #目標裁剪圖片存放路徑
for img_file in os.listdir(img_path): #遍歷圖片文件夾
if img_file[-4:] in ['.bmp', '.jpg','.png']: #判斷文件是否為圖片格式
img_filename = os.path.join(img_path, img_file) #將圖片路徑與圖片名進行拼接
img_cv = cv2.imread(img_filename) #讀取圖片
img_name = (os.path.splitext(img_file)[0]) #分割出圖片名,如“000.png” 圖片名為“000”
xml_name = xml_path + '\\' + '%s.xml'%img_name #利用標簽路徑、圖片名、xml后綴拼接出完整的標簽路徑名
if os.path.exists(xml_name): #判斷與圖片同名的標簽是否存在,因為圖片不一定每張都打標
root = ET.parse(xml_name).getroot() #利用ET讀取xml文件
count = 0 #目標框個數統(tǒng)計,防止目標文件覆蓋
for obj in root.iter('object'): #遍歷所有目標框
name = obj.find('name').text #獲取目標框名稱,即label名
xmlbox = obj.find('bndbox') #找到框目標
x0 = xmlbox.find('xmin').text #將框目標的四個頂點坐標取出
y0 = xmlbox.find('ymin').text
x1 = xmlbox.find('xmax').text
y1 = xmlbox.find('ymax').text
obj_img = img_cv[int(y0):int(y1), int(x0):int(x1)] #cv2裁剪出目標框中的圖片
cv2.imwrite(obj_img_path + '\\' + '%s_%s'%(img_name, count) + '.jpg', obj_img) #保存裁剪圖片
count += 1 #目標框統(tǒng)計值自增1
print("裁剪完成!")
效果展示

總結
- ET解析樹基本上是xml標注文件必備的解析庫。
- labelimg→ \rightarrow→xml→ \rightarrow→VOC數據集
- labelme→ \rightarrow→json→ \rightarrow→COCO數據集
- json是字典形式,內存??;xml是DTD文檔,格式統(tǒng)一跨平臺
- 去除背景信息是很重要的一環(huán),可以避免模型監(jiān)督學習時學習到相似的錯誤信息。
到此這篇關于用Python+OpenCV批量裁剪xml格式標注圖片的文章就介紹到這了,更多相關Python+OpenCV批量裁剪xml格式圖片內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關文章
Python實現求取表格文件某個區(qū)域內單元格的最大值
這篇文章主要介紹基于Python語言,基于Excel表格文件內某一列的數據,計算這一列數據在每一個指定數量的行的范圍內(例如每一個4行的范圍內)的區(qū)間最大值的方法,需要的朋友可以參考下2023-08-08
Python上下文管理器類和上下文管理器裝飾器contextmanager用法實例分析
這篇文章主要介紹了Python上下文管理器類和上下文管理器裝飾器contextmanager用法,結合實例形式分析了上下文管理器類定義、使用、sqlalchemy實現數據庫的自動提交和回滾相關操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-11-11
Python函數命名空間和作用域(Local與Global)
這篇文章主要介紹了Python函數命名空間和作用域分別介紹Local與Global模式,內容詳細,具有一定的參考價值,需要的小伙伴可以參考一下2022-03-03
PyQt使用QPropertyAnimation開發(fā)簡單動畫
這篇文章主要介紹了PyQt使用QPropertyAnimation開發(fā)簡單動畫,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-04-04

