一、任务
现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据，而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同。就目标检测来说，例如准备SSD需要的数据，一般需要以下几步：
1.准备图片并标注groundtruth
2.将图像和txt格式的gt转为VOC格式数据
3.将VOC格式数据转为lmdb格式数据
本文的重点在第2、3步，第一步标注任务用小代码实现即可。网络上大家制作数据格式一般是仿VOC0712的，建立各种目录，很麻烦还容易出错，现我整理了一下代码，只要两个代码，就可以从图片+txt格式gt的数据转化为lmdb格式，不需要额外的文件夹，换其他数据库也改动非常少，特别方便。
二、准备工作
本文基于已经标注好的数据，以ICDAR2013库为例，起始数据格式如下：
图片目录：ICDAR2013img est*.jpg和ICDAR2013img rain*.jpg
gt目录:ICDAR2013img estgt_*.txt和ICDAR2013img raingt_*.txt
gt的格式为：
三、转VOC格式
1.建立如下目录：Annotations、ImageSets、JPEGImages、label
其中Annotations里面建空文件夹test和train，用来存放转换好的gt的xml形式。当然，可以只建单个，比如只要制作train的数据那就只要建立train文件夹就好了。
ImageSets里面建空文件夹Main，里面存放train.txt和test.txt，txt内容是图片的名字，不带.jpg的名字，初始是空的，是通过代码生成的。
JPEGImages里面建文件夹train和test，并把训练和测试集图片对应扔进去。
里面建文件夹train和test，并把训练和测试集的groundtruth的txt文件对应扔进去。
现在格式如下：
2.使用下面的create_voc_data.py生成xml文件和后续需要的txt文件
import os
import numpy as np
import sys
import cv2
from itertools import islice
from xml.dom.minidom import Document
def create_list(dataName,img_list_txt,img_path,img_name_list_txt,type):
f=open(img_name_list_txt,'w')
fAll=open(img_list_txt,'w')
for name in os.listdir(img_path):
f.write(name[0:-4]+'
')
fAll.write(dataName+'/'+'JPEGImages'+'/'+type+'/'+name[0:-4]+'.jpg'+' ')
fAll.write(dataName+'/'+'Annotations'+'/'+type+'/'+name[0:-4]+'.xml'+'
')
f.close()
def insertObject(doc, datas):
obj = doc.createElement('object')
name = doc.createElement('name')
name.appendChild(doc.createTextNode('text'))
obj.appendChild(name)
bndbox = doc.createElement('bndbox')
xmin = doc.createElement('xmin')
xmin.appendChild(doc.createTextNode(str(datas[0]).strip(' ')))
bndbox.appendChild(xmin)
ymin = doc.createElement('ymin')
ymin.appendChild(doc.createTextNode(str(datas[1]).strip(' ')))
bndbox.appendChild(ymin)
xmax = doc.createElement('xmax')
xmax.appendChild(doc.createTextNode(str(datas[2]).strip(' ')))
bndbox.appendChild(xmax)
ymax = doc.createElement('ymax')
ymax.appendChild(doc.createTextNode(str(datas[3]).strip(' ')))
bndbox.appendChild(ymax)
obj.appendChild(bndbox)
return obj
def txt_to_xml(labels_path,img_path,img_name_list_txt,xmlpath_path,bb_split,name_size):
img_name_list=np.loadtxt(img_name_list_txt,dtype=str)
name_size_file=open(name_size,'w')
for img_name in img_name_list:
print(img_name)
imageFile = img_path + img_name + '.jpg'
img = cv2.imread(imageFile)
imgSize = img.shape
name_size_file.write(img_name+' '+str(imgSize[0])+' '+str(imgSize[1])+'
')
sub_label=labels_path+'gt_'+img_name+'.txt'
fidin = open(sub_label, 'r')
flag=0
for data in islice(fidin, 1, None):
flag=flag+1
data = data.strip('
')
datas = data.split(bb_split)
if 5 != len(datas):
print img_name+':bounding box information error'
exit(-1)
if 1 == flag:
xml_name = xmlpath_path+img_name+'.xml'
f = open(xml_name, "w")
doc = Document()
annotation = doc.createElement('annotation')
doc.appendChild(annotation)
folder = doc.createElement('folder')
folder.appendChild(doc.createTextNode(dataName))
annotation.appendChild(folder)
filename = doc.createElement('filename')
filename.appendChild(doc.createTextNode(img_name+'.jpg'))
annotation.appendChild(filename)
size = doc.createElement('size')
width = doc.createElement('width')
width.appendChild(doc.createTextNode(str(imgSize[1])))
size.appendChild(width)
height = doc.createElement('height')
height.appendChild(doc.createTextNode(str(imgSize[0])))
size.appendChild(height)
depth = doc.createElement('depth')
depth.appendChild(doc.createTextNode(str(imgSize[2])))
size.appendChild(depth)
annotation.appendChild(size)
annotation.appendChild(insertObject(doc, datas))
else:
annotation.appendChild(insertObject(doc, datas))
try:
f.write(doc.toprettyxml(indent=' '))
f.close()
fidin.close()
except:
pass
name_size_file.close()
if __name__ == '__main__':
dataName = 'ICDAR2013' # dataset name
type = 'test' # type
bb_split=' '
img_path = dataName + '/JPEGImages/' + type + '/' # img path
img_name_list_txt = dataName + '/ImageSets/Main/'+type+'.txt'
img_list_txt=type+'.txt'
create_list(dataName,img_list_txt,img_path,img_name_list_txt,type)
labels_path = dataName+'/label/'+type+'/'
xmlpath_path = dataName+'/Annotations/'+type+'/'
name_size=type+'_name_size.txt'
#txt_to_xml(labels_path,img_path,img_name_list_txt,xmlpath_path,bb_split,name_size)
执行上面的代码就得到了
A.Annotations/test下的xml格式文件,只要修改type=train就可以得到训练集的xml格式的gt文件，下同。
B.ImageSetsMain下的test.txt文件
C.执行代码同级目录下的test.txt和test_name_size.txt。这两个文件本应该是用VOCDevit的create_data.sh实现的，此处用python脚本替代了，更方便。注意B和C中的txt文件内容不同，区别如下图：
四、制作lmdb格式数据。
现在需要的目录格式是这样的：（mydataset里面存VOC数据，result里面存转好的Lmdb格式的数据和通过上述代码产生的中间结果文件）
所以需要：
1、建立mydataset文件夹，把刚才制作好的VOC整个文件夹丢进去。以后换其他数据库同样整个丢进mydataset里面就可以。
2、建立result文件夹，下面建立$dataset_name文件夹，（比如ICDAR2013，跟VOC格式里面的名字一致就可以），并把刚才产生的几个文件丢进去。
其中的labelmap_ICDAR2013.prototxt是自己建的类别文件，可以仿照VOC0712里面的，如果做文字检测就只需要两类，那么内容就如下所示：
item {
name: "none_of_the_above"
label: 0
display_name: "background"
}
item {
name: "text"
label: 1
display_name: "text"
}
3.create_data.sh是VOC0712示例修改过来的，代码如下：
cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd )
redo=1
#VOC格式数据存放的文件夹
data_root_dir="$cur_dir/mydataset"
#训练集还是测试集，只是标识一下，就是放在一个文件夹里，放test或者train都是可以的，这样只是为了方便切换相同数据库的不同文件夹
type=test
#数据库名称，只是标记VOC数据在mydataset下面的哪个文件夹里面，结果又放在哪个文件夹里面。
dataset_name="ICDAR2013"
mapfile="$cur_dir/result/$dataset_name/labelmap_$dataset_name.prototxt"
anno_type="detection"
db="lmdb"
min_dim=0
max_dim=0
width=0
height=0
extra_cmd="--encode-type=jpg --encoded"
if [ $redo ]
then
extra_cmd="$extra_cmd --redo"
fi
for subset in $type
do
#最后一个参数是快捷方式所在的位置，不用建这个文件夹，但是为了代码改的少参数还是要有，我们在下面的create_annoset.py注释掉了生成快捷方式那句。
python create_annoset.py --anno-type=$anno_type --label-map-file=$mapfile --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width --resize-height=$height --check-label $extra_cmd $data_root_dir result/$dataset_name/$subset.txt result/$dataset_name/$dataset_name"_"$subset"_"$db result/$dataset_name
done
4、create_annoset.py是在SSD框架的build/tools里面的，为了方便我们直接把它复制过来放在我们当前文件夹下，再稍微修改几个地方，修改后如下：
import argparse
import os
import shutil
import subprocess
import sys
from caffe.proto import caffe_pb2
from google.protobuf import text_format
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Create AnnotatedDatum database")
parser.add_argument("root",
help="The root directory which contains the images and annotations.")
parser.add_argument("listfile",
help="The file which contains image paths and annotation info.")
parser.add_argument("outdir",
help="The output directory which stores the database file.")
parser.add_argument("exampledir",
help="The directory to store the link of the database files.")
parser.add_argument("--redo", default = False, action = "store_true",
help="Recreate the database.")
parser.add_argument("--anno-type", default = "classification",
help="The type of annotation {classification, detection}.")
parser.add_argument("--label-type", default = "xml",
help="The type of label file format for detection {xml, json, txt}.")
parser.add_argument("--backend", default = "lmdb",
help="The backend {lmdb, leveldb} for storing the result")
parser.add_argument("--check-size", default = False, action = "store_true",
help="Check that all the datum have the same size.")
parser.add_argument("--encode-type", default = "",
help="What type should we encode the image as ('png','jpg',...).")
parser.add_argument("--encoded", default = False, action = "store_true",
help="The encoded image will be save in datum.")
parser.add_argument("--gray", default = False, action = "store_true",
help="Treat images as grayscale ones.")
parser.add_argument("--label-map-file", default = "",
help="A file with LabelMap protobuf message.")
parser.add_argument("--min-dim", default = 0, type = int,
help="Minimum dimension images are resized to.")
parser.add_argument("--max-dim", default = 0, type = int,
help="Maximum dimension images are resized to.")
parser.add_argument("--resize-height", default = 0, type = int,
help="Height images are resized to.")
parser.add_argument("--resize-width", default = 0, type = int,
help="Width images are resized to.")
parser.add_argument("--shuffle", default = False, action = "store_true",
help="Randomly shuffle the order of images and their labels.")
parser.add_argument("--check-label", default = False, action = "store_true",
help="Check that there is no duplicated name/label.")
args = parser.parse_args()
root_dir = args.root
list_file = args.listfile
out_dir = args.outdir
example_dir = args.exampledir
redo = args.redo
anno_type = args.anno_type
label_type = args.label_type
backend = args.backend
check_size = args.check_size
encode_type = args.encode_type
encoded = args.encoded
gray = args.gray
label_map_file = args.label_map_file
min_dim = args.min_dim
max_dim = args.max_dim
resize_height = args.resize_height
resize_width = args.resize_width
shuffle = args.shuffle
check_label = args.check_label
# check if root directory exists
if not os.path.exists(root_dir):
print "root directory: {} does not exist".format(root_dir)
sys.exit()
# add "/" to root directory if needed
if root_dir[-1] != "/":
root_dir += "/"
# check if list file exists
if not os.path.exists(list_file):
print "list file: {} does not exist".format(list_file)
sys.exit()
# check list file format is correct
with open(list_file, "r") as lf:
for line in lf.readlines():
img_file, anno = line.strip("
").strip("
").split(" ")
if not os.path.exists(root_dir + img_file):
print "image file: {} does not exist".format(root_dir + img_file)
if anno_type == "classification":
if not anno.isdigit():
print "annotation: {} is not an integer".format(anno)
elif anno_type == "detection":
#print(root_dir + anno)
#print(os.path.exists(root_dir + anno))
if not os.path.exists(root_dir + anno):
print "annofation file: {} does not exist".format(root_dir + anno)
sys.exit()
break
# check if label map file exist
if anno_type == "detection":
if not os.path.exists(label_map_file):
print "label map file: {} does not exist".format(label_map_file)
sys.exit()
label_map = caffe_pb2.LabelMap()
lmf = open(label_map_file, "r")
try:
text_format.Merge(str(lmf.read()), label_map)
except:
print "Cannot parse label map file: {}".format(label_map_file)
sys.exit()
out_parent_dir = os.path.dirname(out_dir)
if not os.path.exists(out_parent_dir):
os.makedirs(out_parent_dir)
if os.path.exists(out_dir) and not redo:
print "{} already exists and I do not hear redo".format(out_dir)
sys.exit()
if os.path.exists(out_dir):
shutil.rmtree(out_dir)
# get caffe root directory
#caffe_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
#print(caffe_root)
caffe_root='/dataL/ljy/caffe-ssd'
if anno_type == "detection":
cmd = "{}/build/tools/convert_annoset"
" --anno_type={}"
" --label_type={}"
" --label_map_file={}"
" --check_label={}"
" --min_dim={}"
" --max_dim={}"
" --resize_height={}"
" --resize_width={}"
" --backend={}"
" --shuffle={}"
" --check_size={}"
" --encode_type={}"
" --encoded={}"
" --gray={}"
" {} {} {}"
.format(caffe_root, anno_type, label_type, label_map_file, check_label,
min_dim, max_dim, resize_height, resize_width, backend, shuffle,
check_size, encode_type, encoded, gray, root_dir, list_file, out_dir)
elif anno_type == "classification":
cmd = "{}/build/tools/convert_annoset"
" --anno_type={}"
" --min_dim={}"
" --max_dim={}"
" --resize_height={}"
" --resize_width={}"
" --backend={}"
" --shuffle={}"
" --check_size={}"
" --encode_type={}"
" --encoded={}"
" --gray={}"
" {} {} {}"
.format(caffe_root, anno_type, min_dim, max_dim, resize_height,
resize_width, backend, shuffle, check_size, encode_type, encoded,
gray, root_dir, list_file, out_dir)
print cmd
process = subprocess.Popen(cmd.split(), stdout=subprocess.PIPE)
output = process.communicate()[0]
if not os.path.exists(example_dir):
os.makedirs(example_dir)
link_dir = os.path.join(example_dir, os.path.basename(out_dir))
print(link_dir)
'''
if os.path.exists(link_dir):
os.unlink(link_dir)
os.symlink(out_dir, link_dir)
'''
上面代码修改的地方是：
A.注释掉了最后三句。最后三句是创建快捷方式，可以注释掉。这里不注释掉会报错，原因不明，反正也不需要快捷方式，lmdb有了就万事俱备了。
B.img_file, anno = line.strip(" ").strip(" ").split(" ") ,这句加了(" ")。这句一般情况下改不改都行，但是如果create_voc_data.py是在windows上执行的，后面这个sh在Linux上执行报错就要改，因为windows和linux系统对换行的处理不同，完全按上述步骤会发现到Linux系统上把换号当回车处理了，导致明明路径是对的缺找不到相应文件。
C.caffe_root='/dataL/ljy/caffe-ssd'。这句是把caffe目录切过来。因为原来的代码是严格按照VOC0712数据做的，那么caffe_root就会跟我们不一样，就需要改。
执行create_data.sh就可以在result/ICDAR2013/下面看到我们得到的lmdb格式的数据了。对于相同数据集只要改type=test或者train就行，不用数据集只要改数据集名字就可以。
五、总结。
从无到有生成目标检测Lmdb的步骤为：
1. 获得待制作的图片
2. 用标记工具标记groundtruth,为txt类型的gt。
3. 按上面的步骤三建立VOC目录结构并用create_voc_data.py将2中的数据转为VOC格式。
4. 按上面的步骤四建立结果目录结构并用create_data.py将3中的数据转为lmdb格式，完成。
需要注意下面几点：
1.如何换数据集：只要在上面两个需要建目录的地方把ICDAR2013改成其他库，并把两个代码中的dataset_name改成相应数据集名称就行。
2.如何换相同数据集的的不同部分：比如把ICDAR2013的测试集换成训练集，只要在相应的目录下建立train文件夹，并改代码里面的type=train就可以。