作者：曾成訓（CH.Tseng）
有時我們的物件識別專案僅需要針對數種或單一種物件進行辨識，像是抓取道路中的汽車以便進行後續車牌或車型的辨識、取得影像中的犬貓以進行品種分類、框選影格中的人體，識別其關節特徵點來預測其動作等。
目前一些大型開源的深度學習圖庫如 Pascal VOC 及 COCO 等，皆提供種類繁多的物品標記圖片，其所訓練出的模型可辨識數十至上百種物品，因此我們可以利用這些開源圖庫來訓練辨識各種物件；但若我們只需要辨識貓與狗，卻需要辨識及過濾其它不相干的物品，不覺得太麻煩了嗎？是否能把該特定物品從這些開源圖庫取出，再加入其它或自己所搜集的圖片，單獨製作出專屬於該物品的 image dataset 呢？
Pascal VOC Dataset
Pascal VOC dataset 是由 PASCAL 組織所開源的影像圖庫，該組織全名相當冗長，為 Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes，簡寫為 PASCAL，成立於 2003 年 12 月 1 日，是一個由歐盟所資助的研究機構。
PASCAL 的 VOC dataset 提供了物件識別模型最主要的兩種功能驗證：classification（分類）及detection（偵測），自 2005 年起每年舉辦一系列基於該 dataset 的 computer vision competition，識別範圍從基本的 Object Classification、Object Detection、Object Segmentation 到後來的 Human Layout、Action Classification，直到 2012 年的最後一屆為止，在此頁面還可看到歷屆的榜單。
VOC提供的物件類別
VOC dataset 的影像主要來自 flickr 與 Microsoft Research Cambridge（MSRC），包含 20 種不同的物件，區分為下列四種類別：
- Vehicles：Car、Bus、Bicycle、Motorbike、Boat、Train
- Household：Chair、Sofa、Dining table、TV/monitor、Bottle、Potted plant
- Animals：Cat、Dog、Cow、Horse、Sheep、Bird
- Person：Person
後方數字代表該類別加入的年份：1 為 2005、2 為 2006、3 為 2007（圖片來源：The PASCAL Visual Object Classes Challenge）
下方圖表統計不同物件所屬的圖片數目及標記數量，可以看到 Person 這個類別數量最多，其次為 Car。
不同物件所屬的圖片數目（圖片來源：The PASCAL Visual Object Classes Challenge）
不同物件所屬的標記數量（圖片來源：The PASCAL Visual Object Classes Challenge）
擷取感興趣的物件class
1. 請下載 VOC 2012 dataset（2 GB）
下載後的資料夾結構如下：
由於要使用於 Object detection，因此我們需要的是 Annotations 及 JPEGImages 這兩個資料夾，你會發現這兩個資料夾分別有 22,263 及 33,260 個檔案。
2. 下載 xml_file.txt 及 xml_object.txt 到工作目錄下
3. 參考下方的 pascalVOC_to_voc.py，修改一些參數：
pascalVOC_to_voc.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
from shutil import copyfile
import os, time
import os.path
from xml.dom import minidom
#-------------------------------------------
labels_want = ["dog"]
pose = ["rear", "left", "right", "frontal"] #use lower case, []--> all, ["rear", "left", "right", "frontal", "unspecified"]
source_voc_path = "/DATA1/Datasets_download/Labeled/VOC/VOC_Dataset/2012/VOCdevkit/VOC2012/"
source_images = "JPEGImages"
source_labels = "Annotations"
target_voc_path = "/DATA1/Datasets_mine/labeled/dog_voc"
target_images = "images/"
target_labels = "labels/"
imgType = "jpg"
xml_file = "xml_file.txt"
object_xml_file = "xml_object.txt"
def chkEnv():
if not os.path.exists(os.path.join(source_voc_path, source_images)):
print("There is no source dataset in this path:", os.path.join(source_voc_path, source_images))
quit()
if not os.path.exists(os.path.join(source_voc_path, source_labels)):
print("There is no source dataset in this path:", os.path.join(source_voc_path, source_labels))
quit()
if not os.path.exists(os.path.join(target_voc_path, target_images)):
os.makedirs(os.path.join(target_voc_path, target_images))
print("Create the path:", os.path.join(target_voc_path, target_images))
if not os.path.exists(os.path.join(target_voc_path, target_labels)):
os.makedirs(os.path.join(target_voc_path, target_labels))
print("Create the path:", os.path.join(target_voc_path, target_labels))
def getLabels(imgFile, xmlFile):
labelXML = minidom.parse(xmlFile)
labelName = []
labelXmin = []
labelYmin = []
labelXmax = []
labelYmax = []
totalW = 0
totalH = 0
countLabels = 0
#print(xmlFile)
objects = labelXML.getElementsByTagName("object")
for object in objects:
pose_list = []
tmpArrays = object.getElementsByTagName("pose")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
pose_list.append(elem.firstChild.data)
id_list = []
tmpArrays = object.getElementsByTagName("name")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(str(elem.firstChild.data) in labels_want):
id_list.append(id)
#print(xmlFile, id, pose_list, "TEST:", pose_list[id].lower())
if(len(pose_list)>id):
if((pose_list[id].lower() in pose) and len(pose)>0):
labelName.append(str(elem.firstChild.data) + "_" + pose_list[id])
else:
labelName.append(str(elem.firstChild.data))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("xmin")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelXmin.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("ymin")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelYmin.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("xmax")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelXmax.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("ymax")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelYmax.append(int(float(elem.firstChild.data)))
return labelName, labelXmin, labelYmin, labelXmax, labelYmax
def writeObjects(label, bbox):
with open(object_xml_file) as file:
file_content = file.read()
file_updated = file_content.replace("{NAME}", label)
file_updated = file_updated.replace("{XMIN}", str(bbox[0]))
file_updated = file_updated.replace("{YMIN}", str(bbox[1]))
file_updated = file_updated.replace("{XMAX}", str(bbox[0] + bbox[2]))
file_updated = file_updated.replace("{YMAX}", str(bbox[1] + bbox[3]))
return file_updated
def generateXML(imgfile, filename, fullpath, bboxes, imgfilename):
xmlObject = ""
for (labelName, bbox) in bboxes:
#for bbox in bbox_array:
xmlObject = xmlObject + writeObjects(labelName, bbox)
with open(xml_file) as file:
xmlfile = file.read()
img = cv2.imread(imgfile)
#print(os.path.join(datasetPath, imgPath, imgfilename))
cv2.imwrite(os.path.join(target_voc_path, target_images, imgfilename), img)
(h, w, ch) = img.shape
xmlfile = xmlfile.replace( "{WIDTH}", str(w) )
xmlfile = xmlfile.replace( "{HEIGHT}", str(h) )
xmlfile = xmlfile.replace( "{FILENAME}", filename )
xmlfile = xmlfile.replace( "{PATH}", fullpath + filename )
xmlfile = xmlfile.replace( "{OBJECTS}", xmlObject )
return xmlfile
def makeLabelFile(filename, bboxes, imgfile):
jpgFilename = filename + "." + imgType
xmlFilename = filename + ".xml"
#cv2.imwrite(os.path.join(datasetPath, imgPath, jpgFilename), img)
xmlContent = generateXML(imgfile, xmlFilename, os.path.join(target_voc_path, target_labels, xmlFilename), bboxes, jpgFilename)
file = open(os.path.join(target_voc_path, target_labels, xmlFilename), "w")
file.write(xmlContent)
file.close
#--------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
chkEnv()
i = 0
imageFolder = os.path.join(source_voc_path, source_images)
for file in os.listdir(imageFolder):
filename, file_extension = os.path.splitext(file)
file_extension = file_extension.lower()
if(file_extension == ".jpg" or file_extension==".jpeg" or file_extension==".png" or file_extension==".bmp"):
#print("Processing: ", imageFolder + "/" + file)
xml_path = os.path.join(source_voc_path, source_labels, filename+".xml")
if os.path.exists(xml_path):
image_path = os.path.join(imageFolder, file)
labelName, labelXmin, labelYmin, labelXmax, labelYmax = getLabels(image_path, xml_path)
img_bboxes = []
print(labelName, labelXmin, labelYmin, labelXmax, labelYmax)
for i, label_want in enumerate(labelName):
x = int(float(labelXmin[i]))
y = int(float(labelYmin[i]))
w = int(float(labelXmax[i]))-int(float(labelXmin[i]))
h = int(float(labelYmax[i]))-int(float(labelYmin[i]))
img_bboxes.append( (label_want, [x,y,w,h]) )
if(len(img_bboxes)>0):
print(img_bboxes)
makeLabelFile(filename, img_bboxes, image_path)#想要取出的標記名稱，可多個。
labels_want = [“dog”, “cat”]
#例：”Labeled/VOC/VOC_Dataset/2007/VOCdevkit/VOC2007″
source_voc_path = “｛VOC2012的path｝”
#image圖檔的目錄名稱，例：JPEGImages
source_images = “{圖片檔path}”
#image標記檔的目錄名稱，例：Annotations
source_labels = “{標記檔path}”
#新建的dataset路徑，例：voc_coco_cars/
target_voc_path = “{新建dataset path}”
#新建dataset的圖檔目錄名稱，例：images/
target_images = “{圖檔目錄名稱}”
#新建dataset的標記檔目錄名稱，例：labels/
target_labels = “{標記檔目錄名稱}”
4. 執行 python pascalVOC_to_voc.py
下方我們以指定取出類別為「person」作為例子，在 pascalVOC_to_voc.py 程式執行結束後，便可見到所有類別為 person 的圖片及標記檔，皆已被取出並放置於指定的位置。
（圖片來源：曾成訓提供）
（圖片來源：曾成訓提供）
接著使用 LabelImg 工具檢視，確認每張圖片的標記皆有正確地被擷取，因此透過本程式，我們從 VOC dataset 取得了所有標記為 Person 的 image 及標記檔，數量有 14,721 張。
（圖片來源：曾成訓提供）
（圖片來源：曾成訓提供）
Pascal VOC Dataset 總共提供了 20 種類別的物件，除了範例的 Person，其它類別用如上的方式也能取得，只要修改 labels_want 參數的內容即可。
取得人體的部位標記
VOC 2011 起增加了所謂的「person layout」，也就是在標記檔中新增 head、hand、foot 三種人體標記（或稱 2-D Pose Annotation），透過 head、hand、foot 的位置，我們便能識別該人物目前的動作姿態。
這三種人體 annotation 位於標記檔的 part tag 底下，下方為圖檔 2011_000943.jpg，右側為透過其標記檔 2011_000943.xml 中的局部內容 ，可發現 tag 定義了 head、hand、foot 的位置區域。
2011_000943.jpg（圖片來源：曾成訓提供）
<part> <name>head</name> <bndbox> <xmin>153</xmin> <ymin>161</ymin> <xmax>192</xmax> <ymax>214</ymax> </bndbox> </part> <part> <name>hand</name> <bndbox> <xmin>79</xmin> <ymin>247</ymin> <xmax>102</xmax> <ymax>271</ymax> </bndbox> </part> <part> <name>hand</name> <bndbox> <xmin>230</xmin> <ymin>305</ymin> <xmax>264</xmax> <ymax>329</ymax> </bndbox> </part> <part> <name>foot</name> <bndbox> <xmin>195</xmin> <ymin>412</ymin> <xmax>221</xmax> <ymax>440</ymax> </bndbox> </part> <part> <name>foot</name> <bndbox> <xmin>89</xmin> <ymin>392</ymin> <xmax>126</xmax> <ymax>402</ymax> </bndbox> </part>
若要取得 VOC dataset 中的人體標記，請執行下方的 pascalVOC_to_peopleParts.py，所有的 2-D Pose Annotation 便會匯出在指定的路徑中。
pascalVOC_to_peopleParts.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
from shutil import copyfile
import os, time
import os.path
from xml.dom import minidom
#-------------------------------------------
parts_want = ["head", "hand", "foot"]
source_voc_path = "/DATA1/Datasets_download/Labeled/VOC/VOC_Dataset/2012/VOCdevkit/VOC2012/"
source_images = "JPEGImages"
source_labels = "Annotations"
target_voc_path = "/DATA1/Datasets_mine/labeled/voc_people_parts"
target_images = "images/"
target_labels = "labels/"
imgType = "jpg"
xml_file = "xml_file.txt"
object_xml_file = "xml_object.txt"
def chkEnv():
if not os.path.exists(os.path.join(source_voc_path, source_images)):
print("There is no source dataset in this path:", os.path.join(source_voc_path, source_images))
quit()
if not os.path.exists(os.path.join(source_voc_path, source_labels)):
print("There is no source dataset in this path:", os.path.join(source_voc_path, source_labels))
quit()
if not os.path.exists(os.path.join(target_voc_path, target_images)):
os.makedirs(os.path.join(target_voc_path, target_images))
print("Create the path:", os.path.join(target_voc_path, target_images))
if not os.path.exists(os.path.join(target_voc_path, target_labels)):
os.makedirs(os.path.join(target_voc_path, target_labels))
print("Create the path:", os.path.join(target_voc_path, target_labels))
def getLabels(imgFile, xmlFile):
labelXML = minidom.parse(xmlFile)
labelName = []
labelXmin = []
labelYmin = []
labelXmax = []
labelYmax = []
totalW = 0
totalH = 0
countLabels = 0
#print(xmlFile)
objects = labelXML.getElementsByTagName("part")
for object in objects:
id_list = []
tmpArrays = object.getElementsByTagName("name")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(str(elem.firstChild.data) in parts_want):
labelName.append(str(elem.firstChild.data))
id_list.append(id)
tmpArrays = object.getElementsByTagName("xmin")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelXmin.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("ymin")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelYmin.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("xmax")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelXmax.append(int(float(elem.firstChild.data)))
tmpArrays = object.getElementsByTagName("ymax")
for id, elem in enumerate(tmpArrays):
if(id in id_list):
labelYmax.append(int(float(elem.firstChild.data)))
return labelName, labelXmin, labelYmin, labelXmax, labelYmax
def writeObjects(label, bbox):
with open(object_xml_file) as file:
file_content = file.read()
file_updated = file_content.replace("{NAME}", label)
file_updated = file_updated.replace("{XMIN}", str(bbox[0]))
file_updated = file_updated.replace("{YMIN}", str(bbox[1]))
file_updated = file_updated.replace("{XMAX}", str(bbox[0] + bbox[2]))
file_updated = file_updated.replace("{YMAX}", str(bbox[1] + bbox[3]))
return file_updated
def generateXML(imgfile, filename, fullpath, bboxes, imgfilename):
xmlObject = ""
for (labelName, bbox) in bboxes:
#for bbox in bbox_array:
xmlObject = xmlObject + writeObjects(labelName, bbox)
with open(xml_file) as file:
xmlfile = file.read()
img = cv2.imread(imgfile)
#print(os.path.join(datasetPath, imgPath, imgfilename))
cv2.imwrite(os.path.join(target_voc_path, target_images, imgfilename), img)
(h, w, ch) = img.shape
xmlfile = xmlfile.replace( "{WIDTH}", str(w) )
xmlfile = xmlfile.replace( "{HEIGHT}", str(h) )
xmlfile = xmlfile.replace( "{FILENAME}", filename )
xmlfile = xmlfile.replace( "{PATH}", fullpath + filename )
xmlfile = xmlfile.replace( "{OBJECTS}", xmlObject )
return xmlfile
def makeLabelFile(filename, bboxes, imgfile):
jpgFilename = filename + "." + imgType
xmlFilename = filename + ".xml"
#cv2.imwrite(os.path.join(datasetPath, imgPath, jpgFilename), img)
xmlContent = generateXML(imgfile, xmlFilename, os.path.join(target_voc_path, target_labels, xmlFilename), bboxes, jpgFilename)
file = open(os.path.join(target_voc_path, target_labels, xmlFilename), "w")
file.write(xmlContent)
file.close
#--------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
chkEnv()
i = 0
imageFolder = os.path.join(source_voc_path, source_images)
for file in os.listdir(imageFolder):
filename, file_extension = os.path.splitext(file)
file_extension = file_extension.lower()
if(file_extension == ".jpg" or file_extension==".jpeg" or file_extension==".png" or file_extension==".bmp"):
#print("Processing: ", imageFolder + "/" + file)
xml_path = os.path.join(source_voc_path, source_labels, filename+".xml")
if os.path.exists(xml_path):
image_path = os.path.join(imageFolder, file)
labelName, labelXmin, labelYmin, labelXmax, labelYmax = getLabels(image_path, xml_path)
img_bboxes = []
for i, label_want in enumerate(labelName):
x = int(float(labelXmin[i]))
y = int(float(labelYmin[i]))
w = int(float(labelXmax[i]))-int(float(labelXmin[i]))
h = int(float(labelYmax[i]))-int(float(labelYmin[i]))
img_bboxes.append( (label_want, [x,y,w,h]) )
if(len(img_bboxes)>0):
print(img_bboxes)
makeLabelFile(filename, img_bboxes, image_path)執行後，總共擷取了 664 張圖片及標記檔，再次使用 labelImg 工具驗證，會發現每張圖片中的人物都標記了三種人體部位，但若圖片中有很多人，VOC 並沒有每個人物皆標記，如下圖，最右側的人可能由於部份身體被遮住，因此略過不予標記。
（圖片來源：曾成訓提供）
但又有些圖片中的人物很適合標記卻也省略沒標，因此人物是否需要標記身體部位看來是隨機的，如下圖：
（圖片來源：曾成訓提供）
透過取得 head、hand、foot 三種身體標記，我們可以識別影像中的人物動作，例如舉手、站立、躺或坐、搖擺或倒立等，不過可惜的一點，就是 VOC 並不是針對圖片中所有的人物進行人體部位標記，除非我們自己將圖片中未標記的部份補足，否則這仍然屬於未完成標記的 dataset，無法直接進行訓練。
取得pose標記
在 VOC dataset 中，有的 Object 標記會有 pose 這個 tag（有的沒有），它有五種值：Rear、Left、Right、Frontal、Unspecified，代表了該物體正面的方向，例如下方這張圖片中的四個人，有三個朝向右方，一個朝向左方（以第一人稱觀點），因此在這張圖片的標記檔中，會有 pose 這個 tag 來定義這四個值。
（圖片來源：曾成訓提供）
一樣使用上方 pascalVOC_to_voc.py 的程式，注意一下其中的參數 pose，把想要抓取的 pose 填入即可（若 pose=[] 空值則代表全部抓取），VOC 共定義了 rear、left、right、frontal、unspecified 等五種 pose 值。
透過 pose 標記，我們便能訓練識別物品的方向或方位。下面我們執行程式抓取所有為 dog 標記的圖檔，並設定 pose = [“rear”, “left”, “right”, “frontal”]，則會取得 835 張圖片及標記檔，例如下圖有兩個 labels，其 class 名稱在擷取後取名為 dog_Frontal。
（圖片來源：曾成訓提供）
下面這張的兩個 label 分別為 dog_Right 以及 dog_Left。
（圖片來源：曾成訓提供）
此外，交通工具的識別也能搭配方向資訊作出各種應用。只要設定擷取 car、bus、motorbike 這三種標記，並定義 pose = [“rear”, “left”, “right”, “frontal”]、補足未標記的部份，就能擁有一個可用以訓練辨識交通工具及其行進方向的 dataset 了：
（圖片來源：曾成訓提供）
（圖片來源：曾成訓提供）
（本文經作者同意轉載自 CH.TSENG 部落格、原文連結；責任編輯：賴佩萱）
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