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formula.md : AI相关公式
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grid.xlsx :可打印的网络格子
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img_resize.py :图像缩放(注意
Annotations
为二级文件夹,即里面还有一层文件夹)python img_resize.py /home/data/Annotations /home/data/JPEGImages /home/data/output_draw
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video2pic.py : 将视频切割为图像(h264、mkv视频格式,保存为png图像),其中
video_folders
的文件结构为video_folders/video_folder/video.h264
,即20181013_city/dw_20181013_132808_0.000000_0.000000/video_first.h264
input: python video2pic.py \ /home/andy/data/train/video_folders \ /home/andy/data/train/output_folder output: /home/andy/data/train/output_folder/video_folder/
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files2folders.py : 将图像/文件按照制定数量放到按照命名规则的文件夹中
input: python files2folders.py /home/andy/data/image_folder ./result_folder output: ./result_folder
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drawbox.py : 将label绘制在图中并存储在指定文件夹(注意
json
为二级文件夹,即里面还有一层文件夹)input : python drawbdd.py /home/data/json /home/data/img /home/data/output_draw output: /home/data/output_draw
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pick_ROI.py : 提取标注好的ROI区域
input : python3 pick_ROI.py /home/andy/data/ann_dir /home/andy/data/img_dir output: ./ROIs/
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pick_ROI.py : 处理公共数据集数据(提取ROI区域、绘制外界边框)
input : python processpublicdata.py /home/andy/data/txt /home/andy/data/img /drawout /ROIs output: ./drawout ./ROIs
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create_train_data.py : 训练数据加强,其中
ROIs
文件夹下保存的是pick_ROI.py
程序执行后比较理想的结果input : python3 create_train_data.py /home/andy/data/ann_dir /home/andy/data/img_dir /home/andy/data/ROIs --num 1000 output: ./new_img ./new_label
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abspath2txt.py : 将文件夹中文件的绝对路径保存到txt中
input: python3 abspath2txt.py /home/andy/Data/img output: ./imgPath.txt
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json2yolo.py : 将json标注文件转换为yolo格式,其中
json_folders
的文件结构为json_folders/json_folder/json
,即json/072901/20180729_0001_500.json
input: python3 json2yolo.py /home/andy/data/json_folders ./output_folder output: ./output_folder
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img2train.py : 将图像分为训练和验证集,保存为train.txt和val.txt
input: python3 img2train.py /home/andy/Data/img output: ./train.txt ./val.txt
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img2train_with_check_img.py : 检验图像并将图像分为训练和验证集,保存为train.txt和val.txt
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pick_img_by_list.py : 根据txt中的图像列表将图像和标签提取出来
input: python3 pick_img_by_list.py /home/andy/data/val.txt /home/andy/data/labels /home/andy/data/img output: ./pickedLabel ./pickedImg
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create_VOC_txt.py : 创建VOC-like的txt文件,其中Main文件夹下的只有文件名,当前文件夹下的是完整的目录
input: python3 create_txt_list.py /home/andy/Data/img output: ./VOC/ImageSets/Main/train.txt ./VOC/ImageSets/Main/val.txt ./train.txt ./val.txt
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showprocessbar.py : 显示处理进度脚本
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pick_xml_img_by_xml.py : 从同一个文件夹中挑选xml和image文件分别到相应文件夹中
input: python3 pick_xml_img_by_xml.py /home/andy/data/labels /home/andy/data/img output: ./pickedLabel ./pickedImg
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pick_xml_img_by_img.py : 根据图片文件夹将图片和标注文件挑选出来
input: python pick_all_xml_img.py /home/andy/data/labels /home/andy/data/img output: ./pickedLabel ./pickedImg
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pick_txt_img_by_label.py : 根据指定标签将txt和image文件挑出来
input : python3 pick_txt_img_by_label.py /home/andy/data/label_dir/ /home/andy/data/img_dir/ output : ./pickedLabel ./pickedImg
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txt2xml.py : YOLO的txt标签转VOC的xml格式标签脚本
input : python3 txt2xml.py /home/andy/data/ann_dir /home/andy/data/img_dir output: ./xml
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xml2txt.py : VOC数据集xml标签转YOLO需要的txt格式的标签脚本
input : python3 xml2txt.py /home/andy/data/xml /home/andy/data/img output : ./txt ./train.txt ./val.txt ./trainAll.txt
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pick_non_empty_txt.py : 提取text文件夹中非空的text文件
input : python3 rm_empty_txt.py /home/andy/data/txt /home/andy/data/img output : ./dst_txt ./dst_img
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count_classes_by_txt.py : 通过txt标注文件统计每一类的数量
input : python3 count_classes.py /home/andy/data/txt_dir/ output : ./classes_label_txt.txt ./classes_index_txt.txt
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calculate_boxes.py : 统计
json
文件中boundingbox数量; -
Caffe数据预处理
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YOLO数据预处理
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TensorRT
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