【Python】计算VOC格式XML文件中目标面积和长宽比并生成直方图
1.Introduction
最近目标检测的精度上不去，看看别人的文章，发现可以针对anchor进行参数优化，RPN网络生成的anchor数量与种类很大程度上影响着检测精度，anchor与检测目标越接近，检测精度越高。所以我们就需要统计下自己数据中目标区域的面积和长宽比。
2.Materials and methods
代码思路主要有：
（1）遍历文件夹中的xml文件
（2）定位xmin，xmax，ymin，ymax四个坐标值
（3）计算面积和长宽比，生成列表
（4）统计列表直方图
emm，没啥说的，上代码吧。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 10 21:48:48 2021@author: YaoYee
"""import os
import xml.etree.cElementTree as et
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdmpath="C:/Users/YaoYee/Desktop/Annotations"
files=os.listdir(path)area_list = []
ratio_list = []def file_extension(path): return os.path.splitext(path)[1] for xmlFile in tqdm(files, desc='Processing'): if not os.path.isdir(xmlFile): if file_extension(xmlFile) == '.xml':tree=et.parse(os.path.join(path,xmlFile))root=tree.getroot()filename=root.find('filename').text# print("--Filename is", xmlFile)for Object in root.findall('object'):bndbox=Object.find('bndbox')xmin=bndbox.find('xmin').textymin=bndbox.find('ymin').textxmax=bndbox.find('xmax').textymax=bndbox.find('ymax').textarea = ( int(ymax)-int(ymin)) * (int(xmax)-int(xmin) )area_list.append(area)# print("Area is", area)ratio = ( int(ymax)-int(ymin)) / (int(xmax)-int(xmin) )ratio_list.append(ratio)# print("Ratio is", round(ratio,2))square_array = np.array(area_list)
square_max = np.max(square_array)
square_min = np.min(square_array)
square_mean = np.mean(square_array)
square_var = np.var(square_array)
plt.figure(1)
plt.hist(square_array,20)
plt.xlabel('Area in pixel')
plt.ylabel('Frequency of area')
plt.title('Area\n' \+'max='+str(square_max)+', min='+str(square_min)+'\n' \+'mean='+str(int(square_mean))+', var='+str(int(square_var)))ratio_array = np.array(ratio_list)
ratio_max = np.max(ratio_array)
ratio_min = np.min(ratio_array)
ratio_mean = np.mean(ratio_array)
ratio_var = np.var(ratio_array)
plt.figure(2)
plt.hist(ratio_array,20)
plt.xlabel('Ratio of length / width')
plt.ylabel('Frequency of ratio')
plt.title('Ratio\n' \+'max='+str(round(ratio_max,2))+', min='+str(round(ratio_min,2))+'\n' \+'mean='+str(round(ratio_mean,2))+', var='+str(round(ratio_var,2)))3. Results and discussion
运行下看看效果~
最后在生成的图片标题中加入了最值，均值和方差，同时还贴心的配有进度条~
4. Conclusion
好像有点入门Python了~
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