利用python爬取特定类别图片---labelimg制作自己的目标检测数据集

2021-02-11 01:16

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标签:object   搜索   区域   今天   ecif   浏览器   新建   ret   orm   

最近一直在学习神经网络,一方面是课题需要,另一方面是因为机器学习已经逐渐成为社会的潮流,各行各业都可以见到神经网络的应用,不学习一下都觉得自己落伍了。趁着这段时间没办法开学,好好学习了一些神经网络的基础内容,也试着把神经网络运用到自己的课题中来,今天在试验SSD目标检测网络的时候,发现要制作自己的训练集首先需要有训练的图片,可是一张一张找实在麻烦,找到了,逐个保存,最好还要改成统一的名称。百度找图找了几张,放弃了。。。几百张下去可能眼睛瞎了。

如果可以有一个程序自动找到我要的图片类型,还可以顺便修改统一名称保存到一个目录就好了。。。

又开始了百度:如何爬取网页里的图片?  毕竟对网页代码不熟悉,只能求助于百度了(面向百度编程呀。。。)

 大概原理分析:

1、首先打开chorm浏览器,进入百度搜索  “自己要搜的图片”,按下F12,进入开发者模式,就会看到如下所示,右边就是网页代码(看不懂没关系,我也不懂)

技术图片

 

2、点击右侧的Network,鼠标滚轮在左边图片区域往下滑两下(图片是动态加载出来的,不滑两下Network下看不到东西)

点击XHR,在Name区域选择一个acjson?.......双击,就会出现右下角的小框,选择Headers,鼠标往下滑,找到Querry String Paramters。

技术图片

 

 

Querry String Paramters表示什么呢,主要是发现这里有一个参数querryWord:工业指针式仪表 --------是的这就是我的查询关键字

技术图片

 其中的 word  指的是搜索关键字, pn 指的是第几页图片,  rn 值得是每页有30张图片,那程序的目的就是对百度图片网址+这一系列参数进行解析

百度图片搜索的url为  https://image.baidu.com/search/acjson

将Querry String Paramters里面的搜索关键字设置为可改变的参数。如上图所示,设置为keyword

得到网址解析后的数据后就可以对其中的图片进行下载保存了参考https://www.jianshu.com/p/46287bd8559b  

 

利用request.get()对网页进行请求访问,再调用json()方法进行解析,实现对图片的爬取保存,总体代码如下:

要记得在python中安装requests module :pip install requests 即可

 

import requests
import os
def getManyPages(keyword, pages):
    params = []
    for i in range(30, 30 * pages + 30, 30):
        params.append({
            tn: resultjson_com,
            ipn: rj,
            ct: 201326592,
            is: ‘‘,
            fp: result,
            queryWord: keyword,
            cl: 2,
            lm: -1,
            ie: utf-8,
            oe: utf-8,
            adpicid: ‘‘,
            st: -1,
            z: ‘‘,
            ic: 0,
            word: keyword,
            s: ‘‘,
            se: ‘‘,
            tab: ‘‘,
            width: ‘‘,
            height: ‘‘,
            face: 0,
            istype: 2,
            qc: ‘‘,
            nc: 1,
            fr: ‘‘,
            pn: i,
            rn: 30,
            gsm: 1e,
            1488942260214: ‘‘
        })
    url = https://image.baidu.com/search/acjson
    urls = []
    for i in params:
        urls.append(requests.get(url, params=i).json().get(data))
    return urls


def getImg(dataList, localPath):
    if not os.path.exists(localPath):  # 新建文件夹
        os.mkdir(localPath)
    x = 0

    for list in dataList:

        for i in list:

            if i.get(thumbURL) != None:

                print(正在下载中:%s % i.get(thumbURL))

                ir = requests.get(i.get(thumbURL))

                open(localPath + %d.jpg % x, wb).write(ir.content)

                x += 1

            else:
                print(该图片链接不存在)

if __name__ == __main__:
    dataList = getManyPages(工业指针式仪表, 2)  # 参数1:关键字,参数2:要下载的页数

    getImg(dataList, data/yibiao/)  # 参数2:指定保存的路径

 

运行结果:

技术图片

 

 

 保存到本地文件夹的图片:

技术图片

 

 

 

爬取到图片后人工对图片进行适当的筛选,删掉部分不符和要求的图片,就可以利用Labelimg进行图片的标注了

首先确定安装有labelimg 安装方式也简单: 打开python终端运行  pip install labelImg 即可

 

安装后在python终端下输入labelimg运行即可,因为我使用的是anaconda3的python开发环境,因此打开的是anaconda prompt

技术图片

 

 

 

 运行后就会出现运行界面

技术图片

 

 

 

 点击open dir 选择到自己下载的图片的路径

技术图片

 

 

 

 选择Changes Save Dir :新建一个Annotations文件夹专门用来存放标签数据

技术图片

 

 

 

点击creat/nRectBox 或者直接快捷键w 可以标注图片,框选目标最小区域,保存为对应的类别如cat,保存xmlz标注文件(在Annotations里面),点击切换到下一张继续标注。希望快一点的可以设置view下的自动保存,用快捷键 A和D实现上一张、下一张的切换。

技术图片

 

 

 技术图片

 

 

 

 标注是没有办法偷懒的,只能一张一张进行标注,几个小时标注是很正常的哈,如果一张图片里有多个目标物,就多次创建标注框即可

保存的标注文件:

技术图片

 

 打开一个看一看:

yibiao是类别名称

有文件路径,文件名,图片的尺寸大小,目标框的边框点坐标bndBox等信息

	yibiao1.jpgE:\CV\qianyixuexi\ssd-keras-master\data\yibiao\1.jpgUnknown28628530
		class1Unspecified0053283279

  

 

利用python爬取特定类别图片---labelimg制作自己的目标检测数据集

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原文地址:https://www.cnblogs.com/victorywr/p/12738878.html


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