判定深度学习的图片和标注文件是否存在问题

深度学习过程中，数据的标注一般是由标注工程师完成，因为一些未知的失误或者数据传输存在的问题，导致图片损失或者xml标注文件存在错误，极易导致训练失败，让我们无法正确的完成训练，如下所示：

Corrupt JPEG data: 469 extraneous bytes before marker 0xd9

因此，在训练开始之前做数据清理（data cleaning）就显得十分必要。

图片不完整的判定

def check_valid_image(sample_root, img_format=['.jpg', '.png', '.JPG', 'jpeg']):
    for root, _, file_lst in os.walk(sample_root):
        pbar = tqdm(file_lst, file=sys.stdout)
        for file in pbar:
            if os.path.splitext(file)[-1] in img_format:
                category = root.split('\')[-1]
                img_path = os.path.join(root, file)
                try:
                    # img.shape
                    img2 = Image.open(img_path)
                    img2 = np.asarray(img2)
                except Exception as e:
                    print(img_path)
                    tqdm.write('[ERROR]:{}, {}'.format(category, file))
                    os.unlink(img_path)
                pbar.set_description('Processing [{}]'.format(category))
    print('Finish checking images.')

xml是否有误的操作

def check_xml_is_valid_full(sample_root, remove_or_not=False):
    for root, _, file_lst in os.walk(sample_root):
        pbar = tqdm(file_lst, file=sys.stdout)
        for file in pbar:
            if os.path.splitext(file)[-1] in ['.xml']:
                category = root.split('\')[-1]
                xml_path = os.path.join(root, file)
                try:
                    tree = ET.parse(xml_path)
                    root = tree.getroot()
                    size = root.findall('size')
                    # without gt labels
                    if len(size) == 0:
                        print(xml_path)
                        if remove_or_not:
                            os.remove(xml_path)
                        # size is not correct
                    obj = root.findall('object')
                    if len(obj) == 0:
                        if remove_or_not:
                            os.remove(xml_path)
                except:
                    tqdm.write('[ERROR]:{}, {}'.format(category, file))
                pbar.set_description('Processing [{}]'.format(category))
        print('Finish checking xmls.')

if __name__ == '__main__':
    sample_root = '你的图片xml地址'
    check_valid_image(sample_root)
    check_xml_is_valid_full(sample_root)

mark一下，用作记录！

–END–