前言

當(dāng)你需要統(tǒng)計訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每個類別標(biāo)簽有多少，并且想知道坐標(biāo)中心分布在圖像的位置信息時，你可以利用一下腳本進(jìn)行計算！

步驟

要繪制熱力圖來分析VOC數(shù)據(jù)的分布統(tǒng)計，可以按照以下步驟進(jìn)行：

• 數(shù)據(jù)處理：首先，你需要讀取VOC數(shù)據(jù)集的標(biāo)注文件，可以使用Python中的XML解析庫（如xml.etree.ElementTree）或者專門用于處理VOC數(shù)據(jù)集的工具庫（如vocparse）來解析XML文件。解析后，你可以獲取每個樣本的標(biāo)注信息，包括目標(biāo)類別、邊界框位置等。
• 統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布：遍歷所有樣本的標(biāo)注信息，統(tǒng)計每個類別在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或占比。根據(jù)需要，你可以選擇統(tǒng)計全局的數(shù)據(jù)分布，或者針對特定區(qū)域或圖像子集進(jìn)行統(tǒng)計。將統(tǒng)計結(jié)果存儲在一個二維數(shù)組或字典中，以便后續(xù)生成熱力圖。
• 繪制熱力圖：根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，使用Python中的數(shù)據(jù)可視化庫（如matplotlib、seaborn等）來繪制熱力圖。熱力圖可以使用顏色來表示數(shù)據(jù)的密度或占比。一種常見的繪制方法是使用imshow函數(shù)，傳入統(tǒng)計結(jié)果的二維數(shù)組，設(shè)置合適的顏色映射和標(biāo)簽等。

代碼塊

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# VOC數(shù)據(jù)集路徑
dataset_path = 'Annotations/'# 存儲標(biāo)簽及其對應(yīng)的目標(biāo)框數(shù)量
label_counts = {}
image_width = 1280
image_height = 960
block_size = 40# 創(chuàng)建一個二維數(shù)組，用于存儲每個塊中目標(biāo)框的數(shù)量
block_counts = np.zeros((image_height // block_size, image_width // block_size))# 遍歷數(shù)據(jù)集中的每個XML文件
i=0
for filename in os.listdir(dataset_path):if filename.endswith('.xml'):# 解析XML文件tree = ET.parse(os.path.join(dataset_path, filename))root = tree.getroot()# 遍歷XML文件中的所有目標(biāo)框for obj in root.findall('object'):label = obj.find('name').textif label=='vehicle':xmin = int(float(obj.find('bndbox/xmin').text))ymin = int(float(obj.find('bndbox/ymin').text))xmax = int(float(obj.find('bndbox/xmax').text))ymax = int(float(obj.find('bndbox/ymax').text))x_pixel = int((xmin + ymin) / 2)y_pixel = ymax# 將底部中心點映射到相應(yīng)的像素塊block_x = x_pixel // block_sizeblock_y = y_pixel // block_size# 統(tǒng)計該像素塊中目標(biāo)框的數(shù)量block_counts[block_y, block_x] += 1i+=1
plt.imshow(block_counts, cmap='hot')
plt.colorbar()# 設(shè)置坐標(biāo)軸
plt.xlabel('Blocks (50x50 pixels)')
plt.ylabel('Blocks (50x50 pixels)')
plt.title('Object Distribution Heatmap')# 顯示熱力圖
plt.show()
print(block_counts)
print("該標(biāo)簽有"，i)

代碼講解

在進(jìn)行VOC數(shù)據(jù)集的類別標(biāo)簽分布和數(shù)量統(tǒng)計時，有以下幾個需要注意的點：

• 數(shù)據(jù)集路徑：確保設(shè)置正確的數(shù)據(jù)集路徑，指向包含XML文件的文件夾。
• 標(biāo)簽統(tǒng)計：使用一個字典或其他適合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲每個標(biāo)簽及其對應(yīng)的目標(biāo)框數(shù)量。可以使用標(biāo)簽作為鍵，目標(biāo)框數(shù)量作為值。
• XML解析：使用適當(dāng)?shù)腦ML解析庫（如xml.etree.ElementTree）解析XML文件。檢查XML文件中的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)，并定位到目標(biāo)框的位置信息。
• 目標(biāo)框位置信息：目標(biāo)框通常由左上角和右下角的坐標(biāo)表示（例如xmin、ymin、xmax、ymax）。確保正確提取這些坐標(biāo)，并轉(zhuǎn)換為適當(dāng)?shù)母袷健?/li>
• 統(tǒng)計目標(biāo)框數(shù)量：根據(jù)目標(biāo)框的位置信息，可以將它們映射到圖像的像素塊中，并在相應(yīng)的像素塊中遞增目標(biāo)框數(shù)量。這樣就可以統(tǒng)計每個像素塊中目標(biāo)框的數(shù)量。
• 繪制熱力圖：使用合適的可視化庫（如matplotlib.pyplot）繪制熱力圖，以展示目標(biāo)分布情況。熱力圖的顏色可以根據(jù)目標(biāo)框數(shù)量的大小進(jìn)行漸變。
• 坐標(biāo)軸和標(biāo)題：設(shè)置適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)軸標(biāo)簽和標(biāo)題，以說明熱力圖的含義和解釋。
• 顯示熱力圖：使用適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)（如plt.show()）顯示生成的熱力圖。

import os  # 導(dǎo)入os模塊，用于文件操作
import xml.etree.ElementTree as ET  # 導(dǎo)入xml.etree.ElementTree模塊，用于解析XML文件
import matplotlib.pyplot as plt  # 導(dǎo)入matplotlib.pyplot模塊，用于繪圖
import numpy as np  # 導(dǎo)入numpy模塊，用于科學(xué)計算

VOC數(shù)據(jù)集路徑

dataset_path = 'Annotations/'

存儲標(biāo)簽及其對應(yīng)的目標(biāo)框數(shù)量

label_counts = {}

圖像的寬度和高度

image_width = 1280
image_height = 960

每個像素塊的大小

block_size = 40

創(chuàng)建一個二維數(shù)組，用于存儲每個塊中目標(biāo)框的數(shù)量

block_counts = np.zeros((image_height // block_size, image_width // block_size))

遍歷數(shù)據(jù)集中的每個XML文件

i = 0
for filename in os.listdir(dataset_path):if filename.endswith('.xml'):# 解析XML文件tree = ET.parse(os.path.join(dataset_path, filename))root = tree.getroot()

    # 遍歷XML文件中的所有目標(biāo)框for obj in root.findall('object'):label = obj.find('name').text# 判斷標(biāo)簽是否為'vehicle'if label == 'vehicle':# 獲取目標(biāo)框的坐標(biāo)信息xmin = int(float(obj.find('bndbox/xmin').text))ymin = int(float(obj.find('bndbox/ymin').text))xmax = int(float(obj.find('bndbox/xmax').text))ymax = int(float(obj.find('bndbox/ymax').text))# 計算目標(biāo)框的底部中心點坐標(biāo)x_pixel = int((xmin + ymin) / 2)y_pixel = ymax# 將底部中心點映射到相應(yīng)的像素塊block_x = x_pixel // block_sizeblock_y = y_pixel // block_size# 統(tǒng)計該像素塊中目標(biāo)框的數(shù)量block_counts[block_y, block_x] += 1i += 1

繪制熱力圖

plt.imshow(block_counts, cmap='hot')
plt.colorbar()

設(shè)置坐標(biāo)軸和標(biāo)題

plt.xlabel('Blocks (50x50 pixels)')
plt.ylabel('Blocks (50x50 pixels)')
plt.title('Object Distribution Heatmap')

顯示熱力圖

plt.show()print(block_counts)
print("該標(biāo)簽有", i)
#聯(lián)系 qq 1309399183

最后