如何为图像处理创建训练数据集 [关闭]答案

【问题标题】：how to create a training dataset for image processing [closed]如何为图像处理创建训练数据集 [关闭]
【发布时间】：2017-03-19 07:30:17
【问题描述】：

我有一个包含 10 张 jpeg 高质量航空图像的数据集，其中包含有关每辆车边界框（宽度、高度、角度、x 和 y 轴……）的信息的 txt 文件。这是一个例子：

@CATEGORY:GENERAL

@IMAGE:2012-04-26-Muenchen-Tunnel_4K0G0010.JPG

#format: id type center.x center.y size.width size.height angle 

0 30 1319 2338 35 11 56.451578

1 30 1337 2350 42 14 57.817368

2 30 224 3556 61 20 136.967797

我应该如何创建一个车辆数据库以使用 Caffe 在神经网络中进行训练？我应该使用 photoshop 裁剪每辆车并一一保存吗？或者可以使用 txt 文件创建不同类别的车辆在网络中进行训练，例如 Matlab？

【问题讨论】：

如果您只有 10 张图片，在 photoshop 中执行本手册会更快，但如果您愿意，可以使用图片库来获取这些文件
感谢您的回复。有 10 张照片，但里面有很多车辆。我说的是数千..我是否必须通过确切的边界将每辆车分开，或者只是围绕它的边界框就足够了？

标签： image-processing dataset neural-network caffe

【解决方案1】：

有这么多车辆，我不会手工完成。在 python 中，您可以将图像加载到 numpy 数组中，然后选择带有文件中提供的数据的框。您可以通过旋转整个阵列来处理角度，然后以与选择“正常”阵列相同的方式选择该框。

如果您使用不同的编程语言，您也应该能够遵循这种方法，您只需将 jpeg 转换为位图并以某种方式将其放入数组中。

我不知道 Caffe，但通常需要捕获确切的边界，因为神经网络需要相同大小的框。

【讨论】：