目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明（附代码）

本文主要是介绍目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明（附代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

0. 前言

1. Penn-Fudan数据集介绍

2. Penn-Fudan数据集预处理过程

3. 结果展示

4. 完整代码

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0. 前言

按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。

本文以Penn-Fudan数据集预处理为例，说明用于目标检测算法训练的数据集的预处理方法及过程。

因为要给目标检测算法进行训练，需要预先提取出图像中定位及分类相关信息，过程稍微有点复杂，所以单独写作这篇博客专门介绍整个过程。

1. Penn-Fudan数据集介绍

1.1 基础概述

Penn-Fudan行人数据集（Penn-Fudan Pedestrian Detection Dataset）是一个专门用于行人检测任务的小规模图像数据集。这个数据集由宾夕法尼亚大学和复旦大学的研究者共同创建，主要用于学术研究和算法验证。

该数据集包含170张高分辨率的RGB图像，这些图片都是从视频序列中截取的，并且在每幅图像中有0到6个不等的行人目标。每个行人的位置都通过矩形框（mask）进行了精确标注，提供了边界框坐标信息，便于进行目标检测训练和测试。

Penn-Fudan数据集的文件结构如下：

PennFudanPed/
├── Annotation/       #包含每个图像的注释，包含有多少行人及行人位置等信息
│   ├── FudanPed00001.txt
│   ├── FudanPed00002.txt
│   └── ... 
├── PedMasks/       #包含每个行人的掩码图像
│   ├── FudanPed00001_mask.png
│   ├── FudanPed00002_mask.png
│   └── ...       
├── PNGImages/      # 图像文件夹
│   ├── FudanPed00001.png
│   ├── FudanPed00002.png
│   └── ...        
└── readme.txt

1.2 图像内容

• 场景：图像采集自多种环境，如校园、街道、人行横道等，涵盖了不同光照条件、行人姿态和遮挡情况。
• 行人数量：总计标注了345个行人的实例，每张图片中至少有一个行人，部分图片中有多个行人。

1.3 标注信息

Penn-Fudan数据集所有图像都按照PASCAL VOC格式进行标注，包括每个行人的精确边界框和像素级分割掩模。

• 边界框（Bounding Boxes）：每个行人实例都有一个矩形边界框，用于表示行人在图像中的位置。
• 分割掩模（Segmentation Masks）：除了边界框之外，还提供了每个行人实例的精细像素级分割标签，这对于训练和评估基于深度学习的语义分割模型非常有用。

1.4 应用示例

• 模型训练与验证：该数据集常被用于微调预训练的物体检测和实例分割模型，例如Mask R-CNN，以检验其对行人检测及分割任务的适应性。
• 算法比较：研究者使用Penn-Fudan数据集来对比不同行人检测和分割方法的效果，并以此来改进算法性能。

1.5 获取与使用

• 资源获取：用户通常需要从官方或相关学术项目网站下载该数据集，数据集中包含了图像文件夹（如“PNGImages”）和相应的XML标注文件。
• 数据加载：利用工具如`TorchVision`或其他计算机视觉库可以方便地加载和解析这些标注数据，进而进行模型训练和实验。

需要数据集的小伙伴可以留下邮箱。

2. Penn-Fudan数据集预处理过程

首先需要解释下PedMasks中的mask，mask是一个二维矩阵，用于标注图像中的行人：用“0”标注图像背景，用“1”标注“行人1”，“2”标注“行人2”，以此类推……

下面示意图可以更加形象地说明mask：

当然真实mask要达到像素级精度，比上面示意图密集得多。

Penn-Fudan数据集预处理过程可以分为以下几个步骤：

1. 提取mask中的值mask_id，确认图像中有几个行人，例如上图mask_id = [1, 2];
2. 按照mask_id把单个mask拆分成多个masks，拆分过程如下图；
3. 确认masks中的每个行人的位置，即每个ground truth框的[x_min, y_min, x_max, y_max];

3. 结果展示

按上述过程对Penn-Fudan数据集进行预处理，结果如下：

其中绿色框代表行人的ground truth框，红色数字代表行人编号。

4. 完整代码

import os
import numpy as np
from PIL import Image
import cv2class PFdataset():def __init__(self, path):self.path = pathself.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(path, 'PNGImages'))))  #图像列表:['FudanPed00001.png', 'FudanPed00002.png'...]self.masks = list(sorted(os.listdir(os.path.join(path, 'PedMasks'))))  #Mask列表:['FudanPed00001_mask.png', 'FudanPed00002_mask.png'...]def __getitem__(self, item):img_path = os.path.join(self.path, 'PNGImages', self.imgs[item])  #输出单个图像的地址：Penn-Fudan\PNGImages\FudanPed00xxx.pngmask_path = os.path.join(self.path, 'PedMasks', self.masks[item])  #输出单个mask的地址：Penn-Fudan\PedMasks\PennPed00xxx_mask.pngimg = Image.open(img_path).convert('RGB')   #例 <PIL.Image.Image image mode=RGB size=559x536 at 0x2103A5ED790> , 可以用.show()看到图像, 可以用 numpy.array()看到图像数据mask = np.array(Image.open(mask_path))  #例  <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=L size=530x410 at 0x214FACC83D0>mask_id = np.unique(mask) #提取mask的编码，例：编码有[0,1,2]。0代表背景，1代表人物1，2代表人物2mask_id = mask_id[1:]  #0是背景，进行切片，编码仅剩[1,2]masks = mask == mask_id[:,None,None]  #把不同对象的mask提取出来，mask_id[:,None,None]相当于array的升维gt_boxs = []  #groundtruth框的坐标值listfor i in range(len(mask_id)):box = np.where(masks[i])xmin = np.min(box[1])xmax = np.max(box[1])ymin = np.min(box[0])ymax = np.max(box[0])gt_boxs.append([xmin, ymin, xmax, ymax, mask_id[i]])#使用cv2画框并且标注序号img_cv2 = cv2.imread(img_path)for [xmin, ymin, xmax, ymax, mask_id] in gt_boxs:cv2.rectangle(img_cv2,(xmin,ymin),(xmax,ymax),(0, 255, 0), 2)text = '%s'%mask_idfont = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXfont_scale = 1color = (0, 0, 255)  # 蓝色文本thickness = 2text_size, baseline = cv2.getTextSize(text, font, font_scale, thickness)text_origin = (xmin,ymin + baseline*3)# 在矩形框上方写入文本cv2.putText(img_cv2, text, text_origin, font, font_scale, color, thickness, cv2.LINE_AA)cv2.imshow('gt_box',img_cv2)cv2.imwrite('Penn-Fudan/output/%s.jpg'%item, img_cv2)dataset = PFdataset('Penn-Fudan')
dataset[1]

这篇关于目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明（附代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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