Вопрос или проблема

.

Ответ или решение

Конвертация аннотаций VOC2012 из формата .xml в .png для разбиения на классы (SegmentationClass) является важной задачей для многих проектов в области компьютерного зрения. Аннотации в формате .xml содержат разметку изображений, включая классы объектов и их положения, что является основой для создания масок сегментации.

Шаги по конвертации аннотаций VOC2012 XML в PNG:

1. Подготовка рабочего окружения:

   • Убедитесь, что на вашем компьютере установлены Python и необходимые библиотеки. Для выполнения данной задачи вам потребуются библиотеки Pillow для работы с изображениями и xml.etree.ElementTree для обработки .xml файлов.
   • Установите необходимые библиотеки, если они еще не установлены:

     pip install Pillow

2. Загрузка аннотаций:

   • Загружайте аннотации из каталога VOC2012. Обычно они хранятся в папке Annotations внутри директории набора данных.

3. Создание маски сегментации:

   • Для каждого .xml файла вы должны извлечь информацию о классах и их координатах. Пример структуры XML может выглядеть так:

     <annotation>
      <object>
          <name>person</name>
          <bndbox>
              <xmin>50</xmin>
              <ymin>50</ymin>
              <xmax>100</xmax>
              <ymax>150</ymax>
          </bndbox>
      </object>
     </annotation>

   • Поддерживайте соответствие между классами и уникальными значениями в маске. Например, "человек" может быть представлен значением 1, "собака" – 2, и так далее.

4. Скрипт для конвертации:

   • Вот пример кода на Python для конвертации:

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

   Определение путей к папкам

   annotation_path = ‘путь/к/Annotations’
   image_path = ‘путь/к/JPEGImages’
   output_path = ‘путь/к/SegmentationClass’

   Создание выходной папки, если она не существует

   os.makedirs(output_path, exist_ok=True)

   Словарь для классов

   class_map = {‘background’: 0, ‘person’: 1, ‘dog’: 2} # Добавьте остальные классы

   Пробегаем по всем XML файлам

   for xml_file in os.listdir(annotation_path):
   if xml_file.endswith(‘.xml’):

   Парсинг XML файла

      tree = ET.parse(os.path.join(annotation_path, xml_file))
      root = tree.getroot()
   
      # Получение имени изображения
      image_name = root.find('filename').text.replace('.jpg', '.png')
      img = Image.open(os.path.join(image_path, image_name))
      seg_map = np.zeros(img.size[::-1], dtype=np.uint8)  # Создаем пустую маску
   
      # Обработка объектов в аннотации
      for obj in root.findall('object'):
          class_name = obj.find('name').text
          class_id = class_map.get(class_name, 0)
   
          # Получаем координаты bounding box
          bbox = obj.find('bndbox')
          xmin = int(bbox.find('xmin').text)
          ymin = int(bbox.find('ymin').text)
          xmax = int(bbox.find('xmax').text)
          ymax = int(bbox.find('ymax').text)
   
          # Заполняем маску сегментации
          seg_map[ymin:ymax, xmin:xmax] = class_id
   
      # Сохраняем маску в PNG
      seg_image = Image.fromarray(seg_map)
      seg_image.save(os.path.join(output_path, os.path.splitext(xml_file)[0] + '.png'))

5. Проверка полученных масок:

   • После выполнения скрипта проверьте полученные файлы .png в папке SegmentationClass. Убедитесь, что они правильно отображают классы.

Заключение:

Конвертация аннотаций VOC2012 из .xml в .png для сегментации — это важный процесс, позволяющий подготовить данные для обучающих моделей компьютерного зрения. Используя приведенный выше пример кода, вы можете легко выполнить эту задачу и адаптировать его под свои нужды. Не забудьте добавлять новые классы в class_map, если это необходимо для вашего проекта.