Labeled Fishes in the Wild数据集处理（适用于yolov5）

文章目录

Labeled Fishes in the Wild数据集处理（适用于yolov5）
一、前言
二、制作过程

一、前言

Labeled Fishes in the Wild数据集包括鱼类、无脊椎动物和海底图像。附件数据文件（.dat、.vec 和 .info）中包含注释数据，这些文件描述了图像中标记的鱼目标的位置。此数据集有三个组成部分：训练和验证正图像集（有鱼），负图像集（非鱼）和测试图像集。
数据集下载地址：https://swfscdata.nmfs.noaa.gov/labeled-fishes-in-the-wild/
下载得到一个压缩包，解压后文件结构如下图所示：

├─Negatives (seabed)
├─Test
└─Training_and_validation
    └─Positive_fish
        └─vec_Positive_fish_(ALL)

在这里插入图片描述
这里因为我们是制作yolov5的数据集，所以需要获取包含鱼类的图片和对应的标注文件。关于yolov5数据集的组成，可以参见：YOLOV5训练自己的数据集（踩坑经验之谈），文章中博主介绍了yolov5数据集的制作和文件结构。可是文中对于制作数据集并未详述，于是就有了本文。下文中将详述如何制作适用于yolov5的野生鱼类数据集。

二、制作过程

1.训练图片筛选

下载的Labeled Fishes in the Wild数据集，最开始应该是适用于opencv通过Haar cascade训练分类器进行鱼类检测的，包含正负样本，其标注文件格式也不是VOC或者yolov5。因此，我们需要对图片进行筛选。首先，我们取出Positive_fish文件夹。其中包含一个含义vec标注文件的文件夹、两个标注文件（.dat和.info）、1326张图片（不知道为什么这1326张图片居然有很多张都是没有鱼的，这可能是其标注文件不足1000的原因吧）。
在这里插入图片描述
关于标注文件，vec貌似是opencv下使用的，所以我们去掉这个文件。至于.dat和.info，前者包含了图片的标注信息，后者包含了图片的尺寸信息和标注信息。两者选其一就好，我使用的是.dat文件。最终得到的文件夹目录如下：
在这里插入图片描述
.dat文件信息如下：

接下来，通过遍历.dat，从1326张图片中筛出具有标注的图片。
在python脚本如下：

import os
from shutil import copy

# 待筛选图片路径
source_path = r'D:\OneDrive\桌面\Positive_fish' 
# 标注图片保存路径
save_dir = r'D:\OneDrive\桌面\images'

with open("Positive_fish_(ALL)-MARKS_DATA.dat", "r") as f:
    data = f.read()
data_list = data.split("\n")

count = 0
img_name_list = []
for d in data_list:
    image_name = d.split(" ")[0]
    img_name_list.append(image_name)
    copy(source_path + "\\" + image_name, save_dir + "\\" + image_name)
    print(str(count) + "\t" + image_name + " " + "finished!")
    count += 1

运行脚本，得到包含具有标注信息的图片文件夹images。
在这里插入图片描述
从打印结果看出，标注信息有928条，但是标注图片实际只有578张（有的图片中有多个目标）。

2.获取VOC标签

得到具有标注的图片后，下一步便是从从.dat文件中提取出标签。
提取出VOC标签文件，python脚本如下：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image

# Positive_fish_(ALL)-MARKS_DATA.dat文件位置
source_path = r"./"
# 标签存放位置
save_path = r"D:\OneDrive\桌面\Annotations"
# 训练图片存放位置
image_path = r"D:\OneDrive\桌面\images"


class GenAnnotations:
    def __init__(self, filename, witdh = None, height = None, depth = 3, foldername = "images", sourcename = "Unknown",
                 isExist = False):
        if not isExist:
            self.root = ET.Element("annotation")
            self.foleder = ET.SubElement(self.root, "folder")
            self.filename = ET.SubElement(self.root, "filename")
            self.path = ET.SubElement(self.root, "path")
            self.source = ET.SubElement(self.root, "source")
            self.size = ET.SubElement(self.root, "size")
            self.width = ET.SubElement(self.size, "width")
            self.height = ET.SubElement(self.size, "height")
            self.depth = ET.SubElement(self.size, "depth")

            self.foleder.text = foldername
            self.filename.text = filename
            self.path.text = image_path + "\\" + filename
            self.source.text = sourcename
            self.width.text = str(witdh)
            self.height.text = str(height)
            self.depth.text = str(depth)
        else:
            self.tree = ET.parse(filename)
            self.root = self.tree.getroot()

    def savefile(self, filename):
        tree = ET.ElementTree(self.root)
        tree.write(filename, xml_declaration = False, encoding = 'utf-8')

    def add_object(self, label, xmin, ymin, xmax, ymax, tpose = "Unspecified", ttruncated = 0, tdifficult = 0):
        object = ET.SubElement(self.root, "object")
        namen = ET.SubElement(object, "name")
        namen.text = label
        pose = ET.SubElement(object, "pose")
        pose.text = str(tpose)
        truncated = ET.SubElement(object, "truncated")
        truncated.text = str(ttruncated)
        difficult = ET.SubElement(object, "difficult")
        difficult.text = str(tdifficult)
        bndbox = ET.SubElement(object, "bndbox")
        xminn = ET.SubElement(bndbox, "xmin")
        xminn.text = str(xmin)
        yminn = ET.SubElement(bndbox, "ymin")
        yminn.text = str(ymin)
        xmaxn = ET.SubElement(bndbox, "xmax")
        xmaxn.text = str(xmax)
        ymaxn = ET.SubElement(bndbox, "ymax")
        ymaxn.text = str(ymax)


if __name__ == '__main__':

    # 读取数据
    with open(source_path + "\\" + "Positive_fish_(ALL)-MARKS_DATA.dat", "r") as f:
        data = f.read()
    data_list = data.split("\n")
    # print(data_list)

    # 循环创建标签
    for item in data_list:
        info = item.split(" ")
        filename = info[0]
        object_num = int(info[1])
        im = Image.open(image_path + "\\" + filename)  # 返回一个Image对象
        im_width, im_height = im.size[0], im.size[1]

        if not os.path.exists(save_path + "\\" + filename[:-4] + ".xml"):
            anno = GenAnnotations(filename, witdh = im_width, height = im_height)
        else:
            anno = GenAnnotations(filename = save_path + "\\" + filename[:-4] + ".xml", isExist = True)
        for i in range(object_num):
            xmin = int(info[2 + i * 4 + 0])
            ymin = int(info[2 + i * 4 + 1])
            xmax = int(info[2 + i * 4 + 0]) + int(info[2 + i * 4 + 2])
            ymax = int(info[2 + i * 4 + 1]) + int(info[2 + i * 4 + 3])
            anno.add_object("fish", xmin, ymin, xmax, ymax)
            anno.savefile(save_path + "\\" + filename[:-4] + ".xml")

Annotations文件夹下便会生成voc格式的标签文件。

在这里插入图片描述

建议把图片的后缀名统一成.jpg，因为其中存在的后缀为.JPG的图片在训练过程中可能会读取失败。

统一后缀名，python脚本如下：

import os

path = r'D:\OneDrive\桌面\images'
list = os.listdir(path)
for l in list:
    if l[-3:] == "JPG":
        os.rename(path + "\\" + l, path + "\\" + l[:-3] + "jpg")