从本篇博客正式开始深度学习项目的记录，由于未可知的保密性，实例代码只会放通用的代码，数据集和训练数据也是不会全部放出。

系列文章：

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一） -- 数据集原图获取与标注

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二） -- yolov5运行环境搭建及label格式转换

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（三） -- 训练、测试

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位 -- 全过程总结

原图获取

分析

爬取图片

数据标注

labelme介绍

labelme安装

启动自动化

labelme使用

原图获取

分析

想要让人工智能有智能，得先训练它，训练要有数据集，制作数据集要有原始数据。

所以搭建系统的第一步，就是从网上爬一些图片来构建数据集，为什么是爬虫爬取呢，因为太多了，手动下载根本不现实。

爬取图片

写个爬虫在百度谷歌爬取图片，搜索关键字然后下拉界面到底（设置一个超级大的数或者一直下拉），获取所有的图片元素。

比如百度图片搜索结果的

@class="imgitem" 标签的 data-objurl 属性（图片原图的绝对地址），注意不能获取 @class="main_img img-hover" 标签元素里的 src 和 data-imgurl 属性，这两个里的链接都是缩略图，不是原图。

部分代码展示如下（稍作修改即可复用）：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
import sys
import urllib
import urllib.request
import requestsclass PicSpider(object):def main(self):chrome_options = Options()chrome_options.add_argument('--headless')self.browser1 = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)get_url = 'https://www.baidu.com'self.browser1.get(get_url)time.sleep(5)keys_search = ['cat', 'dog']key_cur = 0 key_max = len(keys_search) - 1 while True:pic_count = 0if key_cur > key_max:breakthe_keyword = keys_search[key_cur]search_url = 'https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage'\'&ct=201326592&lm=-1&cl=2&ie=gb18030'\'&word=' + the_keyword + \'&fr=ala&ala=1&alatpl=adress&pos=0&hs=2&xthttps=000000'self.browser1.get(search_url)time.sleep(5)pre_height = 0now_height = 0print(self.browser1.execute_script("return document.documentElement.scrollHeight;"))while True:self.browser1.execute_script("scrollBy(0,10000)")time.sleep(3)now_height = self.browser1.execute_script("return document.documentElement.scrollHeight;")print(now_height)if now_height == pre_height:breakif now_height >= 10000000:  breakpre_height = now_heighttime.sleep(15) try:es = self.browser1.find_elements_by_xpath('//li[@class="imgitem"]') except Exception as e:print(e)if len(es) == 0:breakfor ae in es:try:aurl = ae.get_attribute('data-objurl') except Exception as e:print(e)else:pic_count += 1try:urllib.request.urlretrieve(aurl, './'+the_keyword+'/'+the_keyword+'_%s.jpg'%pic_count)except Exception as e:print('图片下载异常：' + str(e))else:print('下载成功', pic_count)key_cur += 1self.browser1.quit()if __name__ == '__main__':spider = PicSpider()spider.main()

数据标注

图片爬完，分类放在几个文件夹里，然后就可以开始数据标注了。

我们选择labelme来进行这一步工作。

labelme介绍

Labelme 是一个图形界面的图像标注软件，其设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/

它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）

对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。

对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。

视频标注

生成 VOC 格式的数据集（for semantic / instance segmentation）

生成 COCO 格式的数据集（for instance segmentation）

labelme安装

这里介绍Windows的anaconda安装方法（个人办公习惯）

更多安装参考：数据标注软件labelme详解_黑暗星球-CSDN博客_labelme（感谢）

conda create --name=labelme python=3.6
conda activate labelme
pip install pyqt5
pip install labelme
conda install pillow=4.0.0 # Windows 上的 Pillow5 会导致 dll 加载错误，所以请安装 Pillow4。

启动自动化

接下来是启动labelme进行标注，相关命令如下

labelme # 启动的命令
labelme data_annotated/  # 指定图像文件夹的命令

然后我把命令放在了bat文件中，以便直接双击启动label

CALL conda activate labelme # 不用CALL来启动conda的话，cmd程序就会闪退
labelme D:\Python\yolov5\datas\f16\

labelme使用

最常用的是矩形框标注 create rectangle，点击矩形对角的两个点，命名object label，然后save，保存为json格式文件，存在Annotations文件夹中，以备后用。内容示例图如下：

接下来就是大量的单调还带着繁琐的数据清洗和标注了，在用yolov5训练之前还需要把json转为其需要的txt文件格式，这个放在后续博客中。

参考文章：

数据标注软件labelme详解_黑暗星球-CSDN博客_labelme

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