MSRA-TD5000数据集使用详解
Posted xing901022
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MSRA-TD5000数据集使用详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
中文检测的数据集,目前最火的应该是清华的CTW,https://ctwdataset.github.io/ 但是它的数据集只存储在微云和google driver,微云空间受限不能完全保存,所以下载的时候很蛋疼。我这边就挑了一个相对较小的数据集——MSRA TD5000,这个数据集支持中英文的倾斜文本检测。
详情参考MSRA的官方地址:http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/MSRA_Text_Detection_500_Database_(MSRA-TD500)
里面的内容为图片和label,这里的label表示方法很蛋疼,是RBOX风格的,即
index, defficult label, x, y, width, height, theta
这里这个theta不好理解,其实它是弧度...
弧度就是角度的一种度量方式,是用弧长与半径的比来计算。因此0表示0度,π表示180度,π/2表示90度。
在python中,可以通过math.radius()
来做角度和弧度的变换。
print(math.radians(90)) # 1.5707963267948966
print(math.radians(180)) # 3.141592653589793
print(math.radians(360)) # 6.283185307179586
一般的深度学习算法,接收的矩形框都是QUAD风格的,即:
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,text
因此我这边通过Python代码进行了坐标的变换:
def rotate(angle, x, y):
"""
基于原点的弧度旋转
:param angle: 弧度
:param x: x
:param y: y
:return:
"""
rotatex = math.cos(angle) * x - math.sin(angle) * y
rotatey = math.cos(angle) * y + math.sin(angle) * x
return rotatex, rotatey
def xy_rorate(theta, x, y, centerx, centery):
"""
针对中心点进行旋转
:param theta:
:param x:
:param y:
:param centerx:
:param centery:
:return:
"""
r_x, r_y = rotate(theta, x - centerx, y - centery)
return centerx+r_x, centery+r_y
def rec_rotate(x, y, width, height, theta):
"""
传入矩形的x,y和宽度高度,弧度,转成QUAD格式
:param x:
:param y:
:param width:
:param height:
:param theta:
:return:
"""
centerx = x + width / 2
centery = y + height / 2
x1, y1 = xy_rorate(theta, x, y, centerx, centery)
x2, y2 = xy_rorate(theta, x+width, y, centerx, centery)
x3, y3 = xy_rorate(theta, x, y+height, centerx, centery)
x4, y4 = xy_rorate(theta, x+width, y+height, centerx, centery)
return x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4
再重新写回txt文本里面就可以了。
以上是关于MSRA-TD5000数据集使用详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
详解支持向量机-SVC真实数据案例:预测明天是否会下雨-探索标签和处理异常值菜菜的sklearn课堂笔记