一、前言

最近解析SCUT FIR Pedestrian Dataset数据，发现只有matlab的解析代码，使用起来非常不方便，开源的教程基本没有Python的解析，这里自己写了一个，

二、解析代码

2.1 解析官方给的txt文档

# 传入官方txt文档路径，返回解析好的字典格式内容def process_txt(txtpath):"""传入原始txt文件路径，解析文件walk_person ： 走路的人ride_person ：骑车的人squat_person ：蹲着的人people： 一群人person? ：不确定是否是人people? ： 不确定是否是一群人目标存坐标存储在 pos 标签中，4个值的含义分别是 左上角坐标x,y  目标w,h"""with open(txtpath,'r') as f:info = f.readlines()stap = 7label_dict = {}N = (len(info)-3)//7for i in range(N):info_ = info[3+stap*i : 3+ stap*(i+1)]occl = info_[5][6:-3].split(" ")lock = info_[6][6:-3].split(" ")posv = info_[4][6:-3].split(";")pos = info_[3][6:-3].split(";")label =info_[2].split(" ")[0][5:-1]strr =int(info_[2].split(" ")[1][4:])end =int(info_[2].split(" ")[2][4:])for idx ,frameid in enumerate(range(strr,end+1)):label_ ={}label_['frame'] = str(frameid)label_['label'] = str(label)label_['pos'] = pos[idx]label_['posv'] = posv[idx]label_['lock'] = lock[idx]label_['occl'] = occl[idx]if str(frameid) not in list(label_dict.keys()):label_dict[str(frameid)] = [label_]else:label_dict[str(frameid)].append(label_)return label_dict

2.1 拆解视频，成为独立的帧

在这里插入代码片
import os
import json
import fnmatch
import shutildef open_save(file, savepath):# read .seq file, and save the images into the savepathf = open(file, 'rb')string = f.read().decode('latin-1')splitstring = "\xFF\xD8\xFF\xE0\x00\x10\x4A\x46\x49\x46"# split .seq file into segment with the image prefixstrlist = string.split(splitstring)f.close()count = 0# delete the image folder path if it existsif os.path.exists(savepath):shutil.rmtree(savepath)# create the image folder pathif not os.path.exists(savepath):os.mkdir(savepath)# deal with file segment, every segment is an image except the first onefor img in strlist:filename = str(count) + '.jpg'filenamewithpath = os.path.join(savepath, filename)# abandon the first one, which is filled with .seq headerif count > 0:i = open(filenamewithpath, 'wb+')i.write(splitstring.encode('latin-1'))i.write(img.encode('latin-1'))i.close()count += 1# 解析视频成为jpg图片
def Split_Video_to_Image():rootdir = "./SCUT FIR Pedestrian Dataset/videos/set02"# rootdir = "E:\\GPassport\\Work\\Search\\PedestrianDetection\\CaltechDatasets\\set\\set01"# walk in the rootdir, take down the .seq filename and filepathfor parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir):for filename in filenames:# check .seq file with suffixif fnmatch.fnmatch(filename, '*.seq'):# take down the filename with path of .seq filethefilename = os.path.join(parent, filename)# create the image folder by combining .seq file path with .seq filenamethesavepath = parent + '/' + filename.split('.')[0]print("Filename=" + thefilename)print("Savepath=" + thesavepath)open_save(thefilename, thesavepath)

2.3 批量生成txt对应的json标签文件


def all_txt_process():txtroot = './SCUT FIR Pedestrian Dataset/annotations'savejson = './SCUT FIR Pedestrian Dataset/annotations_label'for file in os.listdir(txtroot):for txtname in os.listdir(os.path.join(txtroot,file)):if os.path.splitext(txtname)[-1] != '.txt':continuelabel_dict = process_txt(os.path.join(txtroot,file,txtname))svaepath = os.path.join(savejson,file)os.makedirs(svaepath,exist_ok=True)with open(os.path.join(svaepath,txtname.replace('.txt','_frame_label.json')), 'w') as f:json.dump(label_dict, f,)

2.4解析格式

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解析SCUT FIR Pedestrian Dataset数据

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2.3 批量生成txt对应的json标签文件

2.4解析格式

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