Initial commit

Divers/tutoriel11/README.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Tutoriel 11
+## Utilisation de Labelimg et conversion des fichiers xml en np.array
+
+La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=VWXXFFDqBqA

Divers/tutoriel11/xmltoarray.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import xmltodict
+import numpy as np
+import glob
+import cv2
+
+def xml_to_dataset(dir, size=None):
+    tab_image=[]
+    tab_label=[]
+    for fichier in glob.glob(dir+"/*.xml"):
+        with open(fichier) as fd:
+            doc=xmltodict.parse(fd.read())
+            image=doc['annotation']['filename']
+            img=cv2.imread(dir+"/"+image)
+            objects=doc['annotation']['object'] if type(doc['annotation']['object'])==list else [doc['annotation']['object']]
+            for obj in objects:
+                xmin=int(obj['bndbox']['xmin'])
+                xmax=int(obj['bndbox']['xmax'])
+                ymin=int(obj['bndbox']['ymin'])
+                ymax=int(obj['bndbox']['ymax'])
+                if size is not None:
+                    tab_image.append(cv2.resize(img[ymin:ymax, xmin:xmax], size))
+                else:
+                    tab_image.append(img[ymin:ymax, xmin:xmax])
+                tab_label.append(obj['name'])
+
+    l=list(set(tab_label))
+    tab_one_hot=[]
+    for e in tab_label:
+        tab_one_hot.append(np.eye(len(l))[l.index(e)])
+        
+    return tab_image, l, tab_one_hot
+
+tab_image, tab_label, tab_one_hot=xml_to_dataset("./", (32, 32))
+
+for i in range(len(tab_image)):
+    cv2.imshow('image', tab_image[i])
+    print(tab_label[np.argmax(tab_one_hot[i])], tab_one_hot[i])
+    cv2.waitKey()
+