使用labelImg制作自己的数据集（VOC2007格式）用于Faster-RCNN训练

https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681

2018年01月02日 17:13:59 ZealCV 阅读数：10459 标签： faster-r-cnn数据标注 更多

个人分类： 深度学习

 

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一、数据集文件夹

新建一个文件夹，用来存放整个数据集，或者和voc2007一样的名字：VOC2007 
然后像voc2007一样，在文件夹里面新建如下文件夹：

二、将训练图片放到JPEGImages

将所有的训练图片放到该文件夹里，然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式

图片重命名的代码（c++，python，matlab），参考：http://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446

三、标注图片，标注文件保存到Annotations

使用labelIImg 标注自己的图片

1、在git上下载源码：https://github.com/tzutalin/labelImg

2、按照网页上的使用方法使用 
（1）安装PyQt4和Lxml

（2）在labelImage 的目录下 shift+右键打开cmd 运行一下命令：

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc 
python labelImg.py

注：这个时候，就会出现labelimage的窗口

（3）labelimg窗口的使用方法： 
• 修改默认的XML文件保存位置，可以用“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径不能包含中文，否则无法保存。

• 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，可以修改默认类别，比如改成bus、car、building三个类别。

•“Open Dir”打开需要标注的样本图片文件夹，会自动打开第一张图片，开始进行标注

• 使用“Create RectBox”开始画框

• 完成一张图片后点击“Save”，此时XML文件已经保存到本地了。

• 点击“Next Image”转到下一张图片。

• 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。

• 完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

每个图片和标注得到的xml文件，JPEGImages文件夹里面的一个训练图片，对应Annotations里面的一个同名XML文件，一 一 对应，命名一致

标注自己的图片的时候，类别名称请用小写字母，比如汽车使用car，不要用Car 
pascal.py中读取.xml文件的类别标签的代码： 
cls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()] 
写的只识别小写字母，如果你的标签含有大写字母，可能会出现KeyError的错误。 

四、ImageSets\Main里的四个txt文件

在ImageSets里再新建文件夹，命名为Main，在Main文件夹中生成四个txt文件，即： 
 
test.txt是测试集 
train.txt是训练集 
val.txt是验证集 
trainval.txt是训练和验证集

VOC2007中，trainval大概是整个数据集的50%，test也大概是整个数据集的50%；train大概是trainval的50%，val大概是trainval的50%。

txt文件中的内容为样本图片的名字（不带后缀），格式如下： 

根据已生成的xml，制作VOC2007数据集中的trainval.txt ； train.txt ； test.txt ； val.txt 
trainval占总数据集的50%，test占总数据集的50%；train占trainval的50%，val占trainval的50%； 
上面所占百分比可根据自己的数据集修改，如果数据集比较少，test和val可少一些

代码如下：

%注意修改下面四个值  
xmlfilepath='E:\Annotations';  
txtsavepath='E:\ImageSets\Main\';  
trainval_percent=0.5; #trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比  
train_percent=0.5; #train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比  

xmlfile=dir(xmlfilepath);  
numOfxml=length(xmlfile)-2;#减去.和..  总的数据集大小  

trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml*trainval_percent)));  
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));  

trainvalsize=length(trainval); #trainval的大小  
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize*train_percent))));  
val=sort(setdiff(trainval,train));  

ftrainval=fopen([txtsavepath 'trainval.txt'],'w');  
ftest=fopen([txtsavepath 'test.txt'],'w');  
ftrain=fopen([txtsavepath 'train.txt'],'w');  
fval=fopen([txtsavepath 'val.txt'],'w');  

for i=1:numOfxml  
    if ismember(i,trainval)  
        fprintf(ftrainval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        if ismember(i,train)  
            fprintf(ftrain,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        else  
            fprintf(fval,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
        end  
    else  
        fprintf(ftest,'%s\n',xmlfile(i+2).name(1:end-4));  
    end  
end  
fclose(ftrainval);  
fclose(ftrain);  
fclose(fval);  
fclose(ftest);  

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 python代码:

# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import random
trainval_percent = 0.66
train_percent = 0.5
xmlfilepath = 'C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/Annotations'
txtsavepath = 'C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/ImageSets/Main'
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('C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('C:/Users/Administrator/Desktop/VOC2007-train/ImageSets/Main/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()