【SSD目标检测】2：如何制作自己的数据集（附数据集）

前言：因为要依赖上一章SSD目标检测(1)：图片+视频版物体定位（附源码）来训练预测自己的数据集，所以建立自己的数据集是一个复杂且避不开的步骤，以下给出了制作自己的数据集所要经过的简单步骤，而后也有更详细的说明奉上。

1. VOC2007数据集简介；
2. 规定文件夹名称，图片名称、格式；如何生成txt文件；
3. 如何使用labelImg工具给图片上标签，并生成.xml文件；
4. 最后如何将.xml文件生成SSD所需要的.tfrecords文件；

以下过程详细，如有不明请留言提醒，详细过程如下：

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本篇博客，我的数据集、代码存储在这里，有需要的同学自己下载。
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1、VOC2007数据集简介

知己知彼，方百战不殆。想制作自己的数据集当然要先了解SSD使用的数据集VOC2007长啥样。VOC2007下载链接 ，密码是：m5io。（VOC2007完整下载有3个压缩包+1个PDF，上面链接里只包含其中一个压缩包VOCtrainval_06-Nov-2007）。打开压缩包就如下图：

VOC2007详细介绍在这里，提供给大家有兴趣作了解。而制作自己的数据集只需用到前三个文件夹，所以请事先建好这三个文件夹放入同一文件夹内，同时ImageSets文件夹内包含Main文件夹

• JPEGImages：用于存放训练、测试的图片（图片格式最好为.jpg）
• Annotations：用于存放.xml格式的文件，也就是图片对应的标签，每个.xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片
• ImageSets：内含Main文件夹，在…/ImageSets/Main文件夹下包含test.txt、train.txt、val.txt、trainval.txt四个文件，生成的方式第二步有详细说明

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2、制作自己的数据集

第一步：下载图片，存入JPEGImages文件夹——你可以直接从各种渠道下载得到所需要的图片集，存入到JPEGImages文件夹下，命名格式统一为“00xxxx.jpg”，如下图：

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第二步：使用labelImg工具给图片打标签——这是最重要的一步。如果你的python已经pip install lxml下载了lxml，就可以直接在我网盘下载labelImg工具windows版使用，密码：gyf3。
通过以上网盘下载得到工具文件后，打开…/data/predefined_classes.txt文件，可以发现这里都是图片标签——把你将要用到的标签都事先存入在这里，注意标签不能有中文。每次使用都把.exe、data这两个文件拖到桌面上（如果直接在文件夹内运行.exe会报错不能运行），打开labelImg.exe文件，运行界面如下：就可以开始给图片打标签了

labelImg工具简单的使用步骤就是：

1. 打开单个文件，或者打开一个图片文件夹
2. 给目标物体建立box边框
3. 对box边框内的物体贴上标签
4. 把一张图片内所有目标物都打上各自标签后，再保存生成.xml文件，注意存入Annotations文件夹，文件名也要与当前图片保存一致
5. 然后next下一张图片继续打标签，直到所有图片内物体都打上了标签，最后exit

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第三步：生成Main文件夹下的.txt文件——在主目录下运行以下代码既可生成test.txt、train.txt、val.txt、trainval.txt四个文件，请注意每一个path地址是否正确（其实这四个txt文件在后续并没有什么用处）

# -*- coding：utf-8 -*-
# -*- author：zzZ_CMing  CSDN address:https://blog.csdn.net/zzZ_CMing
# -*- 2018/07/18; 15:19
# -*- python3.5
import os  
import random  

trainval_percent = 0.7  
train_percent = 0.8
xmlfilepath = 'Annotations/'
txtsavepath = 'ImageSets/Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  

num = len(total_xml)  
list = range(num)  
tv = int(num*trainval_percent)  
tr = int(tv*train_percent)  
trainval = random.sample(list,tv)  
train = random.sample(trainval,tr)  

ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w')  
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w')  
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w')  
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w')  

for i in list:  
    name = total_xml[i][:-4]+'\n'  
    if i in trainval:  
        ftrainval.write(name)  
        if i in train:  
            ftrain.write(name)  
        else:  
            fval.write(name)  
    else:  
        ftest.write(name)  

ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()
print('Well Done！！！')

运行完成，得到如下文件：可以打开看一看，内容就是各个图片的索引，意味着哪些图片用做训练，哪些用做测试。

3、用.xml标签，生成.tfrecord文件

说明：SSD框架所用到的标签文件并不直接是.xml格式文件，而是.tfrecord文件，因为这一部分比较重要，代码先贴上——只为想研究如何生成.tfrecord文件的同学准备，想要了解 SSD目标检测(3)：使用自己的数据集做识别（详细说明附源码），请继续点击，详细过程讲解+源码即刻奉上

# -*- coding：utf-8 -*-
# -*- author：zzZ_CMing  CSDN address:https://blog.csdn.net/zzZ_CMing
# -*- 2018/07/17; 13:18
# -*- python3.5
"""
特别注意: 17行VOC_LABELS标签要修改，189行的path地址要正确
"""

import os
import sys
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
import xml.etree.ElementTree as ET

# 我的标签定义只有手表这一类，所以下面的VOC_LABELS要根据自己的图片标签而定，第一组'none': (0, 'Background')是不能删除的；
VOC_LABELS = {
    'none': (0, 'Background'),
    'watch': (1, 'watch')
}

# 图片和标签存放的文件夹.
DIRECTORY_ANNOTATIONS = 'Annotations/'
DIRECTORY_IMAGES = 'JPEGImages/'

# 随机种子.
RANDOM_SEED = 4242
SAMPLES_PER_FILES = 3  # 每个.tfrecords文件包含几个.xml样本



def int64_feature(value):
    """
    生成整数型，浮点型和字符串型的属性
    """
    if not isinstance(value, list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))


def float_feature(value):
    if not isinstance(value, list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))


def bytes_feature(value):
    if not isinstance(value, list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=value))


def _process_image(directory, name):
    """
    图片处理
    """
    # Read the image file.
    filename = directory + DIRECTORY_IMAGES + name + '.jpg'
    image_data = tf.gfile.FastGFile(filename, 'rb').read()

    # Read the XML annotation file.
    filename = os.path.join(directory, DIRECTORY_ANNOTATIONS, name + '.xml')
    tree = ET.parse(filename)
    root = tree.getroot()

    # Image shape.
    size = root.find('size')
    shape = [int(size.find('height').text),
             int(size.find('width').text),
             int(size.find('depth').text)]
    # Find annotations.
    bboxes = []
    labels = []
    labels_text = []
    difficult = []
    truncated = []
    for obj in root.findall('object'):
        label = obj.find('name').text
        labels.append(int(VOC_LABELS[label][0]))
        labels_text.append(label.encode('ascii'))  # 变为ascii格式

        if obj.find('difficult'):
            difficult.append(int(obj.find('difficult').text))
        else:
            difficult.append(0)
        if obj.find('truncated'):
            truncated.append(int(obj.find('truncated').text))
        else:
            truncated.append(0)

        bbox = obj.find('bndbox')
        a = float(bbox.find('ymin').text) / shape[0]
        b = float(bbox.find('xmin').text) / shape[1]
        a1 = float(bbox.find('ymax').text) / shape[0]
        b1 = float(bbox.find('xmax').text) / shape[1]
        a_e = a1 - a
        b_e = b1 - b
        if abs(a_e) < 1 and abs(b_e) < 1:
            bboxes.append((a, b, a1, b1))

    return image_data, shape, bboxes, labels, labels_text, difficult, truncated


def _convert_to_example(image_data, labels, labels_text, bboxes, shape,difficult, truncated):
    """
    转化样例
    """
    xmin = []
    ymin = []
    xmax = []
    ymax = []

    for b in bboxes:
        assert len(b) == 4
        # pylint: disable=expression-not-assigned
        [l.append(point) for l, point in zip([ymin, xmin, ymax, xmax], b)]
        # pylint: enable=expression-not-assigned

    image_format = b'JPEG'
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/height': int64_feature(shape[0]),
        'image/width': int64_feature(shape[1]),
        'image/channels': int64_feature(shape[2]),
        'image/shape': int64_feature(shape),
        'image/object/bbox/xmin': float_feature(xmin),
        'image/object/bbox/xmax': float_feature(xmax),
        'image/object/bbox/ymin': float_feature(ymin),
        'image/object/bbox/ymax': float_feature(ymax),
        'image/object/bbox/label': int64_feature(labels),
        'image/object/bbox/label_text': bytes_feature(labels_text),
        'image/object/bbox/difficult': int64_feature(difficult),
        'image/object/bbox/truncated': int64_feature(truncated),
        'image/format': bytes_feature(image_format),
        'image/encoded': bytes_feature(image_data)}))
    return example


def _add_to_tfrecord(dataset_dir, name, tfrecord_writer):
    """
    增加到tfrecord
    """
    image_data, shape, bboxes, labels, labels_text, difficult, truncated = \
        _process_image(dataset_dir, name)
    example = _convert_to_example(image_data, labels, labels_text,
                                  bboxes, shape, difficult, truncated)
    tfrecord_writer.write(example.SerializeToString())


def _get_output_filename(output_dir, name, idx):
    """
    name为转化文件的前缀
    """
    return '%s/%s_%03d.tfrecord' % (output_dir, name, idx)


def run(dataset_dir, output_dir, name='voc_train', shuffling=False):
    if not tf.gfile.Exists(dataset_dir):
        tf.gfile.MakeDirs(dataset_dir)

    path = os.path.join(dataset_dir, DIRECTORY_ANNOTATIONS)
    filenames = sorted(os.listdir(path))
    if shuffling:
        random.seed(RANDOM_SEED)
        random.shuffle(filenames)

    i = 0
    fidx = 0
    while i < len(filenames):
        # Open new TFRecord file.
        tf_filename = _get_output_filename(output_dir, name, fidx)
        with tf.python_io.TFRecordWriter(tf_filename) as tfrecord_writer:
            j = 0
            while i < len(filenames) and j < SAMPLES_PER_FILES:
                sys.stdout.write(' Converting image %d/%d \n' % (i + 1, len(filenames)))  # 终端打印，类似print
                sys.stdout.flush()  # 缓冲

                filename = filenames[i]
                img_name = filename[:-4]
                _add_to_tfrecord(dataset_dir, img_name, tfrecord_writer)
                i += 1
                j += 1
            fidx += 1

    print('\nFinished converting the Pascal VOC dataset!')


def main(_):
    # 原数据集路径，输出路径以及输出文件名，要根据自己实际做改动
    dataset_dir = "../VOC2007_test/"
    output_dir = "tfrecords_/"
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.mkdir(output_dir)

    run(dataset_dir, output_dir)


if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

得到的.tfrecords文件如下：

到这里，用于SSD的自己的数据集就建立完成了，主要需要的就是.tfrecords文件。下一章 SSD目标检测(3)：使用自己的数据集做识别（详细说明附源码）介绍如何用自己的数据集开展训练预测