from gettext import find
import os
from xml.etree import ElementTree as ET
import cv2 def drawBoxOnVOC(img, xml, out, label=False): per=ET.parse(xml)
image = cv2.imread(img)
imgName = img.split('/')[-1]
root = per.getroot() p=root.findall('object') for oneper in p:
# print(oneper.find('name').text)
bndbox = oneper.find('bndbox')
x1 = (int)(bndbox.find('xmin').text)
y1 = (int)(bndbox.find('ymin').text)
x2 = (int)(bndbox.find('xmax').text)
y2 = (int)(bndbox.find('ymax').text)
# 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标(整数),字体,字体大小,颜色,字体粗细
# cv2.putText(img, oneper.find('name').text, (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
image = cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)
cv2.imwrite(os.path.join(out, imgName), image) rootPath = 'data/images'
imgList = os.listdir(rootPath)
for imgName in imgList:
print(imgName)
(name, ex) = os.path.splitext(imgName)
img = os.path.join(rootPath, imgName)
xml = os.path.join('data/xml', name + '.xml')
drawBoxOnVOC(img, xml, 'dataOut')

VOC数据集可视化的更多相关文章

  1. 搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型

    原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 P ...

  2. 在Ubuntu内制作自己的VOC数据集

    一.VOC数据集的简介 PASCAL VOC为图像的识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,基本上就是目标检测数据集的模板.现在有VOC2007,VOC2012.主要有20个类.而现在主要的模型评估 ...

  3. PASCAL VOC数据集分析(转)

    PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge. 本文主要分析PASCAL V ...

  4. 自动化工具制作PASCAL VOC 数据集

    自动化工具制作PASCAL VOC 数据集   1. VOC的格式 VOC主要有三个重要的文件夹:Annotations.ImageSets和JPEGImages JPEGImages 文件夹 该文件 ...

  5. VOC 数据集

    可变形网络 :https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets VOC数据集: Test 参数 ('PascalVOC', '2007_test', '. ...

  6. 目标检测:keras-yolo3之制作VOC数据集训练指南

    制作VOC数据集指南 Github:https://github.com/hyhouyong/keras-yolo3 LabelImg标注工具(windows环境下):https://github.c ...

  7. VOC数据集 目标检测

    最近在做与目标检测模型相关的工作,很多都要求VOC格式的数据集. PASCAL VOC挑战赛 (The PASCAL Visual Object Classes )是一个世界级的计算机视觉挑战赛, P ...

  8. Facets:一款Google开源机器学习数据集可视化工具

    Homepage/演示网站:https://pair-code.github.io/facets/ Pypi:https://pypi.org/project/facets-overview/ Git ...

  9. 【计算机视觉】PASCAL VOC数据集分析

    PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge. 本文主要分析PASCAL V ...

随机推荐

  1. 绕过WAF进行常见Web漏洞利用

    前言 本文以最新版安全狗为例,总结一下我个人掌握的一些绕过WAF进行常见WEB漏洞利用的方法. PS:本文仅用于技术研究与讨论,严禁用于任何非法用途,违者后果自负,作者与平台不承担任何责任 PPS:本 ...

  2. 浅析MySQL恶意服务器读取文件原理

    前言 注:本文不涉及对MySQL协议报文研究,仅讲解原理,并且做部分演示. 搭建MySQL恶意服务器读取文件这件事,虽然直接利用门槛较高,但是由于在网上看到了一种比较新颖的利用方式(利用社会工程学引诱 ...

  3. Spring AOP统一日志 全量日志

    Spring AOP 切面@Around注解的具体使用 lichuangcsdn 2019-02-19 23:21:36 63936 收藏 61分类专栏: Spring 文章标签: Spring AO ...

  4. 是否可以从一个static方法内部调用非static方法?

    不可以.静态成员不能调用非静态成员. 非static方法属于对象,必须创建一个对象后,才可以在通过该对象来调用static方法.而static方法调用时不需要创建对象,通过类就可以调用该方法.也就是说 ...

  5. 什么是 FreeMarker 模板?

    FreeMarker 是一个基于 Java 的模板引擎,最初专注于使用 MVC 软件架构进行动态网页生成.使用 Freemarker 的主要优点是表示层和业务层的完全分离.程序员可以处理应用程序代码, ...

  6. TreeMap与TreeSet的源码分析

    1.TreeMap源码 1.属性部分: private final Comparator<? super K> comparator;//比较器 private transient Ent ...

  7. 哪些是重要的bean生命周期方法?你能重载它们吗?

    有两个重要的bean 生命周期方法,第一个是setup , 它是在容器加载bean的时候被调用.第二个方法是 teardown 它是在容器卸载类的时候被调用. The bean 标签有两个重要的属性( ...

  8. jQuery--事件案例(鼠标提示)

    1.文字提示 1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://ww ...

  9. jQuery--事件绑定|委派|切换

    一.事件的绑定 1.事件的绑定介绍 事件绑定: bind(type,fn) 给当前对象绑定一个事件.例如:A.bind("click",fn);类似A.click(fn) unbi ...

  10. java-idea创建maven管理web项目不能解析EL的解决方法

    默认会原样输出: 这是由于这样子创建的web.xml的版本不够高 2.5之前web.xml文件中的头定义中,el表达式默认是忽略不解析的,故需要显示声明解析el表达式 所以我们要修改版本: 再< ...