德国交通标志训练集的数据预处理

网址：http://benchmark.ini.rub.de

下载好的数据集文件是.ppm格式。

需要将其转成.png格式。

每个文件夹下有.csv文件（Comma-Separated Values，标记）

里面有ROI区域的坐标，我们需要根据这个ROI区域的坐标，来分割出ROI区域，并另存为后缀为.png的格式。

写了数据转换脚本是transform.py。

再看文件夹里面的图片

读取每张图像，把每张图像的ROI区域提取出来，再转换为png的格式。脚本rio.py

把train里面的数据按20%的比例划分为训练集和测试集

脚本train_valid_split.py

按照2:8分开训练

训练集包含39209张交通标志图片。如图可以看出，该数据集的数据分布很不均衡。

读取训练集的数据和标签

X_train, Y_train = read_additional_dataset_images(type='train')

读取验证集集的数据和标签

X_test, Y_test = read_additional_dataset_images(type='test')

读取测试集的数据和标签:

image_list ,expected_answ= read__test_images()def read__test_images():#files = glob.glob('../GTSRB/dataset/test_bk/*/*.png')files = glob.glob('../GTSRB/Final_Test/Images_48x48/*.png')image_list = []expected_answ = []test_csv_data = pd.read_csv("../GTSRB/Final_Test/Images_48x48/GT-final_test.csv")test_csv_data_arr = np.array(test_csv_data)for index in range(test_csv_data_arr.shape[0]):row_data = np.array(test_csv_data)[index][0]row_data_list = row_data.split(";")sample_file_name = row_data_list[0]sample_label = row_data_list[-1]expected_answ.append(int(sample_label))#print(sample_file_name, sample_label)# 00000.ppm 16# 00001.ppm 1# 00002.ppm 38new_sample_file_name = sample_file_name.split(".")[0] + ".png"# 00000.png# 00001.png# 00002.png# 00003.png#expected_answ=expected_answ.append()output_image = cv2.imread('../GTSRB/Final_Test/Images_48x48/'+new_sample_file_name, 0)#print('../GTSRB/Final_Test/Images_48x48/'+new_sample_file_name)image_list.append(output_image)image_list = np.array(image_list)return image_list, expected_answ