ground truth付き画像の合成スクリプト

ファイル構成

• setup.sh 　ディレクトリ構成を初期化するスクリプト

• background.jpg 　合成元の背景画像。

• orig_images/ 　合成対象の各カテゴリの画像ここに保存する。ファイル名はそれぞれラベル名とする(appleならapple.png)。合成用画像なので、全てalphaチャンネル付きのpngファイルである必要がある。

• images/*.jpg 　合成結果として生成された画像がここに保存される。

• labels/*.txt 　合成結果として生成された画像のアノテーション(class_idとground_truth情報)ファイル。このアノテーションファイルは既にyolo専用フォーマットに調整済み。

• train.txt 　訓練用画像ファイルへのパス一覧がここに書かれる。

• test.txt 　テスト用画像ファイルへのパス一覧がここに書かれる。

• label.txt 　ラベル名の一覧がここに書かれる。

ディレクトリ初期化

以下のコマンドでディレクトリ構成を初期化する。

./setup.sh

ここでは、images/ labels/ ディレクトリを空にし、train.txt及びtest.txt、label.txtファイルを削除している。

合成画像の生成

以下のコマンドで、orig_images/*.pngと./background.jpgを読み込み、そこから指定した枚数分の合成画像を生成する。生成枚数や合成のオプションはgenerate_sample.pyのソース内で変更可能。デフォルトでは10000枚生成。background.jpgから416x416領域をランダムで切り取る。合成画像は1〜3倍のランダムスケール、ランダム回転を加えて合成している。

python generate_sample.py

合成画像のチェック

以下のコマンドで、images/ディレクトリ内の最初の画像と、対応するlabels/内のyoloフォーマットのアノテーションを読み込んで描画する。描画した結果ground truth boxが正しく囲まれていれば問題ない。

python read_image_by_darknet_format.py