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如何从tensorflow对象检测api的pts标签文件中导出TFRecords?

从tensorflow对象检测API的PTS标签文件中导出TFRecords的步骤如下:

  1. 首先,确保你已经安装了TensorFlow和对象检测API,并且已经准备好了PTS标签文件和对应的图像数据。
  2. 创建一个Python脚本,并导入必要的库和模块,包括tensorflow、numpy和PIL等。
  3. 使用tensorflow的tf.python_io.TFRecordWriter类创建一个TFRecords文件,用于存储导出的数据。
  4. 使用PTS标签文件解析工具,如parse_pascal_voc_xml函数,解析PTS标签文件,获取每个图像的标签信息。
  5. 遍历每个图像的标签信息,将其转换为TensorFlow对象检测API所需的格式。通常,这涉及将类别名称映射为整数编码,并将边界框的坐标转换为相对于图像尺寸的归一化值。
  6. 加载对应的图像数据,并将其转换为TensorFlow所支持的图像格式,如JPEG或PNG。
  7. 将图像数据和标签信息序列化为一个Example对象,并使用tf.train.Example.FromString方法将其转换为字符串。
  8. 将序列化的Example对象写入TFRecords文件中,使用tf.python_io.TFRecordWriterwrite方法。
  9. 重复步骤5至8,直到所有图像的标签信息都被处理并写入TFRecords文件中。
  10. 最后,关闭TFRecords文件。

以下是一个示例代码,展示了如何从PTS标签文件中导出TFRecords:

代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

def create_tf_example(image_path, labels):
    with tf.gfile.GFile(image_path, 'rb') as fid:
        encoded_image = fid.read()
    
    image = Image.open(image_path)
    width, height = image.size
    
    xmins = []
    xmaxs = []
    ymins = []
    ymaxs = []
    classes_text = []
    classes = []
    
    for label in labels:
        xmins.append(label['xmin'] / width)
        xmaxs.append(label['xmax'] / width)
        ymins.append(label['ymin'] / height)
        ymaxs.append(label['ymax'] / height)
        classes_text.append(label['class'].encode('utf8'))
        classes.append(label['class_id'])
    
    tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/encoded': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[encoded_image])),
        'image/format': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=['jpeg'.encode('utf8')])),
        'image/object/bbox/xmin': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=xmins)),
        'image/object/bbox/xmax': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=xmaxs)),
        'image/object/bbox/ymin': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=ymins)),
        'image/object/bbox/ymax': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=ymaxs)),
        'image/object/class/text': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=classes_text)),
        'image/object/class/label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=classes)),
    }))
    
    return tf_example

def main():
    output_path = 'output.tfrecord'
    image_dir = 'images/'
    label_file = 'labels.xml'
    
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_path)
    
    # 解析PTS标签文件,获取标签信息
    labels = parse_pascal_voc_xml(label_file)
    
    for label in labels:
        image_path = image_dir + label['filename']
        tf_example = create_tf_example(image_path, label['objects'])
        writer.write(tf_example.SerializeToString())
    
    writer.close()
    print('TFRecords导出完成!')

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意,以上代码仅为示例,你需要根据自己的具体情况进行适当的修改和调整。

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