MIN-MAX归一化

最近在做安全帽的识别，训练集标注好后需要进行归一化，简单写了个算法凑合用
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import numpy as npVOC_CLASSES = (  # always index 0'blue', 'red', 'yellow', 'white','no')#读取xml并进行归一化
def parse_rec(filename):""" Parse a PASCAL VOC xml file """tree = ET.parse(filename)objects = []jects = []for obj in tree.findall('object'):objc = {}difficult = int(obj.find('difficult').text)if difficult == 1:# print(filename)continueobjc['name'] = obj.find('name').textbbox = obj.find('bndbox')objc['bbox'] = [int(float(bbox.find('xmin').text)),int(float(bbox.find('ymin').text)),int(float(bbox.find('xmax').text)),int(float(bbox.find('ymax').text))]jects.append(objc)# 做归一化，分别对一张图片中的x、y做归一化vv = []nn = []for w in jects:ll = w['bbox']mm = w['name']vv.append(ll)nn.append(mm)vv = np.array(vv)min_x = min(vv[:, 0])min_y = min(vv[:, 1])max_x = max(vv[:, 2])max_y = max(vv[:, 3])j = 0for i in vv:obj_struct = {}obj_struct['name'] = nn [j]j += 1obj_struct['bbox'] = [float((i[0] - min_x) / (max_x - min_x)),float((i[1] - min_y) / (max_y - min_y)),float((i[2] - min_x) / (max_x - min_x)),float((i[3] - min_y) / (max_y - min_y))]objects.append(obj_struct)return objects
#定义文件目录
Annotations = 'd:/image/label/'
xml_files = os.listdir(Annotations)count = 0
for xml_file in xml_files:count += 1image_path = xml_file.split('.')[0] + '.jpg'
#定义保存路径txt_file = open('d:/image/result/' + xml_file.split('.')[0] + '.txt', 'w')
#读取标注文件并进行归一化results = parse_rec(Annotations + xml_file)if len(results) == 0:print(xml_file)continuefor result in results:class_name = result ['name']bbox = result ['bbox']class_name = VOC_CLASSES.index(class_name)txt_file.write(str(class_name) + ' ' + str(bbox [0]) + ' ' + str(bbox [1]) + ' ' + str(bbox [2]) + ' ' + str(bbox [3]) + ' ' + '\n')txt_file.write('\n')
txt_file.close()

#xml文件如下

<annotation>
   <folder>picture</folder>
   <filename>00000.jpg</filename>
   <path>D:\image\picture\00000.jpg</path>
   <source>
       <database>Unknown</database>
   </source>
   <size>
       <width>1280</width>
       <height>720</height>
       <depth>3</depth>
   </size>
   <segmented>0</segmented>
   <object>
       <name>blue</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>867</xmin>
           <ymin>349</ymin>
           <xmax>889</xmax>
           <ymax>383</ymax>
       </bndbox>
   </object>
   <object>
       <name>blue</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>1101</xmin>
           <ymin>376</ymin>
           <xmax>1127</xmax>
           <ymax>406</ymax>
       </bndbox>
   </object>
   <object>
       <name>blue</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>833</xmin>
           <ymin>253</ymin>
           <xmax>846</xmax>
           <ymax>269</ymax>
       </bndbox>
   </object>
   <object>
       <name>blue</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>772</xmin>
           <ymin>283</ymin>
           <xmax>784</xmax>
           <ymax>298</ymax>
       </bndbox>
   </object>
   <object>
       <name>blue</name>
       <pose>Unspecified</pose>
       <truncated>0</truncated>
       <difficult>0</difficult>
       <bndbox>
           <xmin>478</xmin>
           <ymin>160</ymin>
           <xmax>486</xmax>
           <ymax>170</ymax>
       </bndbox>
   </object>
</annotation>

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