目标检测之数据增强

youngfengying2025-07-13 9:57

数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换

代码：

python 复制代码 
import random
from torchvision.transforms import functional as F


class Compose(object):
    """组合多个transform函数"""
    def __init__(self, transforms):
        self.transforms = transforms

    def __call__(self, image, target):
        for t in self.transforms:
            image, target = t(image, target)
        return image, target


class ToTensor(object):
    """将PIL图像转为Tensor"""
    def __call__(self, image, target):
        image = F.to_tensor(image)
        return image, target


class RandomHorizontalFlip(object):
    """随机水平翻转图像以及bboxes"""
    def __init__(self, prob=0.5):
        self.prob = prob

    def __call__(self, image, target):
        if random.random() < self.prob:
            height, width = image.shape[-2:]
            image = image.flip(-1)  # 水平翻转图片
            bbox = target["boxes"]
            # bbox: xmin, ymin, xmax, ymax
            bbox[:, [0, 2]] = width - bbox[:, [2, 0]]  # 翻转对应bbox坐标信息
            target["boxes"] = bbox
        return image, target

对图像及其对应的标注文件（XML格式）进行数据增强，并将增强后的图像和标注文件保存到指定的目录中

  • root：XML文件所在的目录路径。

  • image_id：XML文件的名称（不包含扩展名）。

代码：

python 复制代码 
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import getcwd
import numpy as np
from PIL import Image
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa


ia.seed(1)


def read_xml_annotation(root, image_id):
    in_file = open(os.path.join(root, image_id))
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    bndboxlist = []

    for object in root.findall('object'):  # 找到root节点下的所有country节点
        bndbox = object.find('bndbox')  # 子节点下节点rank的值

        xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
        xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
        ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
        ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
        # print(xmin,ymin,xmax,ymax)
        bndboxlist.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
        # print(bndboxlist)

    bndbox = root.find('object').find('bndbox')
    return bndboxlist


# (506.0000, 330.0000, 528.0000, 348.0000) -> (520.4747, 381.5080, 540.5596, 398.6603)
def change_xml_annotation(root, image_id, new_target):
    new_xmin = new_target[0]
    new_ymin = new_target[1]
    new_xmax = new_target[2]
    new_ymax = new_target[3]

    in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))  # 这里root分别由两个意思
    tree = ET.parse(in_file)
    xmlroot = tree.getroot()
    object = xmlroot.find('object')
    bndbox = object.find('bndbox')
    xmin = bndbox.find('xmin')
    xmin.text = str(new_xmin)
    ymin = bndbox.find('ymin')
    ymin.text = str(new_ymin)
    xmax = bndbox.find('xmax')
    xmax.text = str(new_xmax)
    ymax = bndbox.find('ymax')
    ymax.text = str(new_ymax)
    tree.write(os.path.join(root, str("%06d" % (str(id) + '.xml'))))


def change_xml_list_annotation(root, image_id, new_target, saveroot, id):
    in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))  # 这里root分别由两个意思
    tree = ET.parse(in_file)
    elem = tree.find('filename')
    elem.text = (id + '.jpg')
    xmlroot = tree.getroot()
    index = 0

    for object in xmlroot.findall('object'):  # 找到root节点下的所有country节点
        bndbox = object.find('bndbox')  # 子节点下节点rank的值

        # xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
        # xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
        # ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
        # ymax = int(bndbox.find('ymax').text)

        new_xmin = new_target[index][0]
        new_ymin = new_target[index][1]
        new_xmax = new_target[index][2]
        new_ymax = new_target[index][3]

        xmin = bndbox.find('xmin')
        xmin.text = str(new_xmin)
        ymin = bndbox.find('ymin')
        ymin.text = str(new_ymin)
        xmax = bndbox.find('xmax')
        xmax.text = str(new_xmax)
        ymax = bndbox.find('ymax')
        ymax.text = str(new_ymax)

        index = index + 1

    tree.write(os.path.join(saveroot, id + '.xml'))


def mkdir(path):
    # 去除首位空格
    path = path.strip()
    # 去除尾部 \ 符号
    path = path.rstrip("\\")
    # 判断路径是否存在
    # 存在     True
    # 不存在   False
    isExists = os.path.exists(path)
    # 判断结果
    if not isExists:
        # 如果不存在则创建目录
        # 创建目录操作函数
        os.makedirs(path)
        print(path + ' 创建成功')
        return True
    else:
        # 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在
        print(path + ' 目录已存在')
        return False


if __name__ == "__main__":

    IMG_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages3"
    XML_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/Annotations3"

    AUG_XML_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/Annotations"  # 存储增强后的XML文件夹路径
    try:
        shutil.rmtree(AUG_XML_DIR)
    except FileNotFoundError as e:
        a = 1
    mkdir(AUG_XML_DIR)
    
    AUG_IMG_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages"  # 存储增强后的影像文件夹路径
    try:
        shutil.rmtree(AUG_IMG_DIR)
    except FileNotFoundError as e:
        a = 1
    mkdir(AUG_IMG_DIR)

    AUGLOOP = 8  # 每张影像增强的数量

    boxes_img_aug_list = []
    new_bndbox = []
    new_bndbox_list = []

    # 影像增强
    seq = iaa.Sequential([
        iaa.Flipud(0.5),  # vertically flip 20% of all images
        iaa.Fliplr(0.5),  # 镜像
        iaa.Multiply((1.2, 1.5)),  # change brightness, doesn't affect BBs
        iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)),  # iaa.GaussianBlur(0.5),
        iaa.Affine(
            translate_px={"x": 15, "y": 15},
            scale=(0.8, 0.95),
            rotate=(-30, 30)
        )  # translate by 40/60px on x/y axis, and scale to 50-70%, affects BBs
    ])

    for root, sub_folders, files in os.walk(XML_DIR):

        for name in files:

            bndbox = read_xml_annotation(XML_DIR, name)
            shutil.copy(os.path.join(XML_DIR, name), AUG_XML_DIR)
            shutil.copy(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'), AUG_IMG_DIR)

            for epoch in range(AUGLOOP):
                seq_det = seq.to_deterministic()  # 保持坐标和图像同步改变，而不是随机
                # 读取图片
                img = Image.open(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'))
                # sp = img.size
                img = np.asarray(img)
                # bndbox 坐标增强
                for i in range(len(bndbox)):
                    bbs = ia.BoundingBoxesOnImage([
                        ia.BoundingBox(x1=bndbox[i][0], y1=bndbox[i][1], x2=bndbox[i][2], y2=bndbox[i][3]),
                    ], shape=img.shape)

                    bbs_aug = seq_det.augment_bounding_boxes([bbs])[0]
                    boxes_img_aug_list.append(bbs_aug)

                    # new_bndbox_list:[[x1,y1,x2,y2],...[],[]]
                    n_x1 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x1)))
                    n_y1 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y1)))
                    n_x2 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x2)))
                    n_y2 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y2)))
                    if n_x1 == 1 and n_x1 == n_x2:
                        n_x2 += 1
                    if n_y1 == 1 and n_y2 == n_y1:
                        n_y2 += 1
                    if n_x1 >= n_x2 or n_y1 >= n_y2:
                        print('error', name)
                    new_bndbox_list.append([n_x1, n_y1, n_x2, n_y2])
                # 存储变化后的图片
                image_aug = seq_det.augment_images([img])[0]
                path = os.path.join(AUG_IMG_DIR,
                                    str("%06d" % (len(files)*epoch))+ name[:-4] + '.jpg')
                image_auged = bbs.draw_on_image(image_aug, thickness=0)
                Image.fromarray(image_auged).save(path)

                # 存储变化后的XML
                change_xml_list_annotation(XML_DIR, name[:-4], new_bndbox_list, AUG_XML_DIR,
                                           str("%06d" % (len(files)*epoch))+ name[:-4])
                print(str("%06d" % (len(files)*epoch))+ name[:-4] + '.jpg')
                new_bndbox_list = []

代码结构解读：

1. 导入模块
python 复制代码 
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import getcwd
import numpy as np
from PIL import Image
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa

  • xml.etree.ElementTree：用于解析和操作XML文件。

  • numpy 和 PIL：用于图像处理。

  • imgaug：用于图像增强。

  • 其他模块用于文件操作和路径管理。

2. 数据增强的随机种子
  • 设置随机种子，确保每次运行代码时增强操作的一致性。
python 复制代码 
ia.seed(1)
3. 读取XML标注文件
python 复制代码 
def read_xml_annotation(root, image_id):
    in_file = open(os.path.join(root, image_id))
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    bndboxlist = []

    for object in root.findall('object'):
        bndbox = object.find('bndbox')
        xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
        xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
        ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
        ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
        bndboxlist.append([xmin, ymin, xmax, ymax])

    return bndboxlist

  • 输入：XML文件所在的目录和文件名。

  • 功能：解析XML文件，提取所有目标对象的边界框坐标。

  • 输出：边界框列表，每个边界框用 [xmin, ymin, xmax, ymax] 表示。

4. 更新单个XML标注文件
python 复制代码 
def change_xml_annotation(root, image_id, new_target):
    new_xmin, new_ymin, new_xmax, new_ymax = new_target
    in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))
    tree = ET.parse(in_file)
    xmlroot = tree.getroot()
    object = xmlroot.find('object')
    bndbox = object.find('bndbox')
    xmin = bndbox.find('xmin')
    xmin.text = str(new_xmin)
    ymin = bndbox.find('ymin')
    ymin.text = str(new_ymin)
    xmax = bndbox.find('xmax')
    xmax.text = str(new_xmax)
    ymax = bndbox.find('ymax')
    ymax.text = str(new_ymax)
    tree.write(os.path.join(root, str("%06d" % (str(id) + '.xml'))))

  • 输入：XML文件所在的目录、文件名和新的边界框坐标。

  • 功能：更新XML文件中第一个目标对象的边界框坐标。

  • 输出：保存更新后的XML文件。

5. 更新多个XML标注文件
python 复制代码 
def change_xml_list_annotation(root, image_id, new_target, saveroot, id):
    in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))
    tree = ET.parse(in_file)
    elem = tree.find('filename')
    elem.text = (id + '.jpg')
    xmlroot = tree.getroot()
    index = 0

    for object in xmlroot.findall('object'):
        bndbox = object.find('bndbox')
        new_xmin = new_target[index][0]
        new_ymin = new_target[index][1]
        new_xmax = new_target[index][2]
        new_ymax = new_target[index][3]

        xmin = bndbox.find('xmin')
        xmin.text = str(new_xmin)
        ymin = bndbox.find('ymin')
        ymin.text = str(new_ymin)
        xmax = bndbox.find('xmax')
        xmax.text = str(new_xmax)
        ymax = bndbox.find('ymax')
        ymax.text = str(new_ymax)

        index += 1

    tree.write(os.path.join(saveroot, id + '.xml'))

  • 输入：原始XML目录、文件名、新的边界框列表、保存目录和新的文件名。

  • 功能：更新XML文件中所有目标对象的边界框坐标。

  • 输出：保存更新后的XML文件。

6. 创建目录
python 复制代码 
def mkdir(path):
    path = path.strip()
    path = path.rstrip("\\")
    isExists = os.path.exists(path)
    if not isExists:
        os.makedirs(path)
        print(path + ' 创建成功')
        return True
    else:
        print(path + ' 目录已存在')
        return False

  • 输入：目标目录路径。

  • 功能：创建目录，如果目录已存在，则提示。

7. 主程序
python 复制代码 
if __name__ == "__main__":
    IMG_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages3"
    XML_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/Annotations3"

    AUG_XML_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/Annotations"
    try:
        shutil.rmtree(AUG_XML_DIR)
    except FileNotFoundError as e:
        pass
    mkdir(AUG_XML_DIR)

    AUG_IMG_DIR = "VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages"
    try:
        shutil.rmtree(AUG_IMG_DIR)
    except FileNotFoundError as e:
        pass
    mkdir(AUG_IMG_DIR)

    AUGLOOP = 8  # 每张影像增强的数量

    seq = iaa.Sequential([
        iaa.Flipud(0.5),  # 垂直翻转
        iaa.Fliplr(0.5),  # 水平翻转
        iaa.Multiply((1.2, 1.5)),  # 调整亮度
        iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)),  # 高斯模糊
        iaa.Affine(
            translate_px={"x": 15, "y": 15},
            scale=(0.8, 0.95),
            rotate=(-30, 30)
        )  # 平移、缩放、旋转
    ])

    for root, sub_folders, files in os.walk(XML_DIR):
        for name in files:
            bndbox = read_xml_annotation(XML_DIR, name)
            shutil.copy(os.path.join(XML_DIR, name), AUG_XML_DIR)
            shutil.copy(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'), AUG_IMG_DIR)

            for epoch in range(AUGLOOP):
                seq_det = seq.to_deterministic()
                img = Image.open(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'))
                img = np.asarray(img)

                for i in range(len(bndbox)):
                    bbs = ia.BoundingBoxesOnImage([
                        ia.BoundingBox(x1=bndbox[i][0], y1=bndbox[i][1], x2=bndbox[i][2], y2=bndbox[i][3]),
                    ], shape=img.shape)
                    bbs_aug = seq_det.augment_bounding_boxes([bbs])[0]
                    n_x1 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x1)))
                    n_y1 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y1)))
                    n_x2 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x2)))
                    n_y2 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y2)))
                    if n_x1 == 1 and n_x1 == n_x2:
                        n_x2 += 1
                    if n_y1 == 1 and n_y2 == n_y1:
                        n_y2 += 1
                    if n_x1 >= n_x2 or n_y1 >= n_y2:
                        print('error', name)
                    new_bndbox_list.append([n_x1, n_y1, n_x2, n_y2])

                image_aug = seq_det.augment_images([img])[0]
                path = os.path.join(AUG_IMG_DIR, str("%06d" % (len(files) * epoch)) + name
相关推荐
WWZZ20256 小时前
快速上手大模型：深度学习12（目标检测、语义分割、序列模型）
深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·机器人·大模型·具身智能
后端小张11 小时前
智眼法盾：基于Rokid AR眼镜的合同条款智能审查系统开发全解析
人工智能·目标检测·计算机视觉·ai·语言模型·ar·硬件架构
paopao_wu1 天前
目标检测YOLO[04]:跑通最简单的YOLO模型训练
人工智能·yolo·目标检测
Coding茶水间1 天前
基于深度学习的路面坑洞检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
图像处理·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
懷淰メ2 天前
python3GUI--【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的智能球体检测系统：（详细介绍）
yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt·检测系统·deepseek·球体检测
AI即插即用3 天前
即插即用系列 | CVPR 2025 WPFormer：用于表面缺陷检测的查询式Transformer
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·cnn·视觉检测·transformer
AI即插即用3 天前
即插即用系列 | 2025 MambaNeXt-YOLO 炸裂登场！YOLO 激吻 Mamba，打造实时检测新霸主
人工智能·pytorch·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·视觉检测
shayudiandian3 天前
YOLOv8目标检测项目实战（从训练到部署）
人工智能·yolo·目标检测
Hcoco_me4 天前
YOLO目标检测学习路线图
学习·yolo·目标检测
paopao_wu5 天前
目标检测YOLO[03]:推理入门
人工智能·yolo·目标检测
热门推荐
01GitHub 镜像站点02BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具03【保姆级教程】免费使用Gemini3的5种方法！免翻墙/国内直连04UV安装并设置国内源05Linux下V2Ray安装配置指南06安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）07“我的电脑”图标没了怎么办 4种方法找回08Labelme从安装到标注：零基础完整指南09全球最强模型Grok4，国内已可免费使用！（附教程）10KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频