빨간색: bounding box
초록색: bounding pipe
파란색: bounding patch
노란색: bounding manhole
마젠타: bouding cavity
import os
import json
import cv2
from collections import defaultdict
# 파일 찾기.
def find_files(folder_path, extensions):
files_dict = {}
# 폴더 경로가 존재하는지 확인(없으면 종료).
if not os.path.exists(folder_path):
print(f"경고: 폴더가 존재하지 않습니다: {folder_path}")
return files_dict
#folder_path 아래 하위 디렉토리를 재귀적으로 탐색.
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
for filename in files:
# 파일 확장자가 extensions 튜플에 지정된 확장자인지 확인.
if filename.lower().endswith(extensions):
# 확장자 제거, 순수한 이름만 추출.
base_name = os.path.splitext(filename)[0] # 확장자 없는 파일명
files_dict[base_name] = os.path.join(root, filename)
return files_dict
# json 파일 로드, 바운딩 박스 정보와 라벨 추출.
def load_json_data(json_path):
try:
with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
# json 파일 로드.
data = json.load(f)
# json 파일 annotation 키가 있고, annotation 값이 dict 타입인지 확인.
if "annotation" in data and isinstance(data["annotation"], dict):
annotation = data["annotation"]
# annotation에서 classes 키 값의 라벨 정보 추출
label = annotation.get("classes")
# bbox 좌표 정보 추출
bbox_x = annotation.get("bbox_x")
bbox_y = annotation.get("bbox_y")
bbox_w = annotation.get("bbox_w")
bbox_h = annotation.get("bbox_h")
# 라벨과 좌표가 존재하는지 확인.
if all([label, bbox_x, bbox_y, bbox_w, bbox_h]):
return {
"objects": [{
"label": label,
"bbox": {
"x": int(bbox_x),
"y": int(bbox_y),
"w": int(bbox_w),
"h": int(bbox_h)
}
}]
}
print(f"경고: {json_path} 파일에서 유효한 'annotation' 또는 bbox 정보가 없습니다.") # 오류 처리.
return None
# 오류 처리.
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON 파싱 오류 {json_path}: {e}")
return None
except ValueError as e:
print(f"바운딩 박스 좌표 변환 오류 {json_path}: {e}")
return None
except Exception as e:
print(f"파일 읽기 또는 처리 오류 {json_path}: {e}")
return None
# 바운딩 박스와 라벨 그림. labels_to_draw의 해당 라벨만 선택적으로 그림.
def draw_annotations(image, objects, color_map, labels_to_draw=None):
if image is None:
print("경고: 유효하지 않은 이미지 객체입니다.")
return
for obj in objects: # 'objects'는 이제 load_json_data에서 생성한 리스트
label = obj.get('label')
bbox = obj.get('bbox')
# main 함수에서 특정 객체(예: 'bounding box') 종류만 시각화할때 사용.
if labels_to_draw and label not in labels_to_draw:
continue
# 라벨이 color_map에 있고 bbox 정보가 유효한지 확인.
if label in color_map and bbox:
try:
# 좌표 정보 가져오기.
x, y, w, h = int(bbox['x']), int(bbox['y']), int(bbox['w']), int(bbox['h'])
color = color_map[label]
# 바운딩 박스 그리기.
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
# 라벨 배경 및 텍스트를 더 잘 보이도록 그리기
label_text = str(label)
# label text 크기 측정해 배경 사각형을 그릴 크기 결정.
label_size = cv2.getTextSize(label_text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)[0]
# Y 좌표가 음수가 되지 않도록 보호함.
bg_start_y = max(0, y - label_size[1] - 10)
bg_end_y = max(0, y)
text_y = max(10, y - 5) # 텍스트가 잘 보이도록 최소 y값 설정
cv2.rectangle(image, (x, bg_start_y), (x + label_size[0], bg_end_y), color, -1)
cv2.putText(image, label_text, (x, text_y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)
# 오류 처리.
except (ValueError, KeyError) as e:
print(f"바운딩 박스 그리기 오류 ({label} 객체): {e}")
except Exception as e:
print(f"예상치 못한 그리기 오류 ({label} 객체): {e}")
elif label is not None and label not in color_map:
print(f"디버그: '{label}' 라벨은 color_map에 정의되지 않았습니다.")
elif bbox is None:
print(f"디버그: '{label}' 객체에 바운딩 박스 정보가 없습니다.")
# 시작. 함수 호출하여 전체적인 파이프라인 실행.
def main():
image_folder = "/Users/jangjunmin/Desktop/DCC/project/GPR_dataset/Training/Source_data/TS_xz_train"
labeled_folder = "/Users/jangjunmin/Desktop/DCC/project/GPR_dataset/Training/labeled_data/TL_xz_train"
# 테두리 색상 맥핑
color_map = {
'bounding box': (0, 0, 255), # 빨간색
'bounding pipe': (0, 255, 0), # 초록색
'bounding patch': (255, 0, 0), # 파란색
'bounding manhole': (0, 255, 255), # 노란색
'bounding cavity': (255, 0, 255) # 마젠타
}
print("--- 파일 검색 시작 ---")
# 파일 찾기.
image_files = find_files(image_folder, ('.jpg', '.jpeg', '.png'))
json_files = find_files(labeled_folder, ('.json',))
print(f"이미지 파일 {len(image_files)}개, JSON 파일 {len(json_files)}개 발견")
# 매칭된 파일 찾기.
matched_files = []
for base_name in image_files:
if base_name in json_files:
matched_files.append((base_name, image_files[base_name], json_files[base_name]))
print(f"{len(matched_files)}개의 매칭된 파일 쌍 발견")
if not matched_files:
print("매칭된 파일이 없습니다. 프로그램을 종료합니다.")
return
# 각 객체 타입별로 처음 나타나는 파일에서 시각화
visualized_objects = set()
object_file_map = defaultdict(list) # 각 객체가 어떤 파일에 있는지 추적
# 모든 파일을 스캔하여 객체 분포 파악
print("\\n--- 객체 분포 분석 중 ---")
for base_name, image_path, json_path in matched_files:
data = load_json_data(json_path) # 수정된 load_json_data 호출
if data and 'objects' in data: # 'objects' 키가 있는지 확인
for obj in data['objects']: # load_json_data에서 생성한 'objects' 리스트 사용
label = obj.get('label')
if label in color_map:
object_file_map[label].append((base_name, image_path, json_path))
elif label is not None:
print(f"경고: JSON 라벨 '{label}'이 color_map에 정의되지 않았습니다. color_map을 확인하세요!")
# 각 객체 타입별 파일 수 출력
for label, files in object_file_map.items():
print(f"'{label}': {len(files)}개 파일에서 발견")
print(f"\\n--- 시각화 시작 (총 {len(color_map)}가지 객체 타입 중 각 1개씩) ---")
# 각 객체 타입별로 첫 번째 파일에서 시각화
for label_to_check in color_map: # color_map의 라벨 순서대로 시도
# 이미 시각화되었거나, 데이터셋에 해당 라벨이 없으면 건너뜁니다.
if label_to_check in visualized_objects or label_to_check not in object_file_map:
continue
# 해당 라벨을 포함하는 첫 번째 파일을 가져옵니다.
base_name, image_path, json_path = object_file_map[label_to_check][0]
print(f"\\n '{label_to_check}' 객체 시각화: {os.path.basename(image_path)}")
# 이미지 로드
image = cv2.imread(image_path)
if image is None:
print(f"경고: 이미지를 읽을 수 없습니다: {image_path}. 다음 객체로 넘어갑니다.")
continue
# JSON 데이터 로드 (수정된 load_json_data 함수 사용)
data = load_json_data(json_path)
if not data:
print(f"경고: JSON 데이터를 로드할 수 없습니다: {json_path}. 다음 객체로 넘어갑니다.")
continue
# `draw_annotations` 함수를 사용하여 해당 객체 타입만 그립니다.
draw_annotations(image, data.get('objects', []), color_map, {label_to_check})
# 이미지 표시
window_name = f'GPR Visualization - {label_to_check}'
cv2.imshow(window_name, image)
print(f"'{label_to_check}' 객체가 표시된 이미지를 확인하세요. 창을 닫거나 아무 키나 누르면 다음으로 진행합니다.")
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(window_name) # 개별 창 닫기
visualized_objects.add(label_to_check)
print(f"\\n--- 시각화 완료: 총 {len(visualized_objects)}가지 객체 타입을 확인했습니다. ---")
cv2.destroyAllWindows() # 모든 OpenCV 창 닫기
if __name__ == "__main__":
main()