边缘检测BSDS500数据集处理
简介
本资源文件提供了边缘检测BSDS500数据集的处理方法和相关代码。BSDS500数据集是一个广泛用于图像分割和轮廓检测的数据集，包含200张训练图像、200张测试图像和100张验证图像。数据集的标签以.mat格式保存，需要转换为常见的图像格式（如.jpg或.png）以便于网络训练。
数据集处理步骤
- 数据集下载：从官方网站下载BSDS500数据集。
- 标签格式转换：将
.mat格式的标签文件转换为.jpg或.png格式。 - 图像叠加：将不同标注者标注的标签进行图像叠加，生成最终的标签图像。
代码示例
以下是数据集处理的核心代码示例，展示了如何读取.mat文件并将其转换为图像格式：
from scipy import io
import imageio
import os
def bsds_trans(root, num_anno):
PATH = os.path.join(root, 'data\\groundTruth')
for sub_dir_name in ['train', 'test', 'val']:
sub_pth = os.path.join(PATH, sub_dir_name)
save_pth = os.path.join(root, 'data\\GT_convert_{}'.format(num_anno), sub_dir_name)
os.makedirs(save_pth, exist_ok=True)
print('开始转换' + sub_dir_name + '文件夹中内容')
for index in range(len(os.listdir(sub_pth))):
filename = os.listdir(sub_pth)[index]
data = io.loadmat(os.path.join(sub_pth, filename))
try:
if len(data['groundTruth'][0]) < num_anno + 1:
raise IndexError
edge_data = data['groundTruth'][0][num_anno][0][0][1]
edge_data_255 = edge_data * 255
new_img_name = filename.split('.')[0] + '.jpg'
print(new_img_name)
imageio.imsave(os.path.join(save_pth, new_img_name), edge_data_255)
except IndexError:
index = min(len(os.listdir(sub_pth)) - 1, index + 1)
filename = os.listdir(sub_pth)[index]
if __name__ == '__main__':
root = 'D:\\桌面\\bsds500\\BSR\\BSDS500'
num_anno = 5
bsds_trans(root, num_anno)
注意事项
- 标注者选择：数据集由多个标注者完成，可以通过更改
num_anno参数选择不同标注者的标签。 - 异常处理：部分标注者可能未标注所有图像，代码中已添加异常处理机制。
- 图像叠加：处理后的标签图像可以进行叠加，以生成更丰富的训练数据。
参考
本资源文件的处理方法参考了CSDN博客文章《边缘检测BSDS500数据集处理》，详细内容可查阅该文章。
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许可证
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