kmeans++聚类VOC格式数据,生成锚框,并将结果可视化,绘制散点图
时间: 2023-08-03 10:04:26 浏览: 179
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xml.etree.ElementTree as ET
from sklearn.cluster import KMeans
```
然后,我们需要读取VOC格式数据中的所有bbox信息,并将其转换为numpy数组格式。假设我们的VOC格式数据存储在`data/annotations`目录下,我们可以使用以下代码读取其中一个xml文件:
```python
xml_path = 'data/annotations/1.xml'
tree = ET.parse(xml_path)
root = tree.getroot()
boxes = []
for obj in root.findall('object'):
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = float(bbox.find('xmin').text)
ymin = float(bbox.find('ymin').text)
xmax = float(bbox.find('xmax').text)
ymax = float(bbox.find('ymax').text)
boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
boxes = np.array(boxes)
```
接着,我们使用kmeans++算法对bbox进行聚类,生成锚框。这里我们假设需要生成9个锚框:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=9, init='k-means++', random_state=0)
kmeans.fit(boxes)
anchors = kmeans.cluster_centers_
```
最后,我们将锚框可视化,绘制散点图:
```python
plt.scatter(boxes[:, 0], boxes[:, 1], c='blue', alpha=0.5)
plt.scatter(anchors[:, 0], anchors[:, 1], c='red', marker='*', s=200)
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xml.etree.ElementTree as ET
from sklearn.cluster import KMeans
xml_path = 'data/annotations/1.xml'
tree = ET.parse(xml_path)
root = tree.getroot()
boxes = []
for obj in root.findall('object'):
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = float(bbox.find('xmin').text)
ymin = float(bbox.find('ymin').text)
xmax = float(bbox.find('xmax').text)
ymax = float(bbox.find('ymax').text)
boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
boxes = np.array(boxes)
kmeans = KMeans(n_clusters=9, init='k-means++', random_state=0)
kmeans.fit(boxes)
anchors = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(boxes[:, 0], boxes[:, 1], c='blue', alpha=0.5)
plt.scatter(anchors[:, 0], anchors[:, 1], c='red', marker='*', s=200)
plt.show()
```
注意,这里只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整。