目标检测：批量删除xml中过小的目标

目标检测中，pascal格式的数据集用xml作为标签。如果在标注的时候，目标过小，则无法检测出来，这里我参考resnet101的stride=16,删除总像素大小小于31x31=961的目标。其实打开图片看可以发现，绝大部分这个大小的目标，在原图中人根据经验可以猜测出是一个目标，但是crop出来单独看，你都看不出是什么玩意。

 

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# nansbas
# 2019.1.21
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
import matplotlib
from PIL import Image

#读取xml文件，解析之后把每一个目标存为obj_struct字典，保存在Objects列表里面
def parse_obj(xml_path, filename):
  tree=ET.parse(xml_path+filename)
  objects=[]
  for obj in tree.findall('object'):
    obj_struct={}
    obj_struct['name']=obj.find('name').text
    bbox=obj.find('bndbox')
    obj_struct['bbox']=[int(bbox.find('xmin').text),
                        int(bbox.find('ymin').text),
                         int(bbox.find('xmax').text),
                        int(bbox.find('ymax').text)]
    objects.append(obj_struct)
  return objects

#读取图像大小
def read_image(image_path, filename):
  im=Image.open(image_path+filename)
  W=im.size[0]
  H=im.size[1]
  area=W*H
  im_info=[W,H,area]
  return im_info


#主函数
if __name__ == '__main__':
  image_path='C:/Users/nansbas/Desktop/JPEGImages/'
  xml_path='C:/Users/nansbas/Desktop/hebin/03/'
  filenamess=os.listdir(xml_path)
  xml_path2='C:/Users/nansbas/Desktop/hebin/04/'
  filenames=[]
  for name in filenamess:
    name=name.replace('.xml','')
    filenames.append(name)
  #recs是Objects列表的集合。
  #ims_info是读取出来的图片长宽和面积信息
  #obs_shape里面为：w\h\area\w rate\h rate\ area rate
  #classnames为类别名称集合
  #num_objs里面保存了类目标的数量
  #obj_avg为求平均后的结果
  recs={}
  ims_info={}
  obs_shape={}
  classnames=[]
  num_objs={}
  obj_avg={}

  for name in filenames:
#    print(name)
    tree=ET.parse(xml_path+name+ '.xml')
    root=tree.getroot()
    objects=[]
    for obj in tree.findall('object'):
           obj_struct={}
           obj_struct['name']=obj.find('name').text
           bbox=obj.find('bndbox')
           obj_struct['bbox']=[int(bbox.find('xmin').text),
                               int(bbox.find('ymin').text),
                               int(bbox.find('xmax').text),
                               int(bbox.find('ymax').text)]
           ob_w = int(bbox.find('xmax').text) - int(bbox.find('xmin').text)
           ob_h = int(bbox.find('ymax').text) - int(bbox.find('ymin').text)
           ob_area = ob_w*ob_h
#           print(ob_area)
           if ob_area<=961:
             print("这个图片目标过小:{},{}".format(name,object))
             root.remove(obj)
             print("已删除")
    tree.write(xml_path2+ name+ '.xml')