前言
目前，因为要做对比实验，收集了一下去雾数据集，并且建立了一个数据集的预处理工程。
这是以前我写的一个小仓库，我决定还是把它用起来，下面将展示下载的路径和数据处理的方法。
下面的代码均可以在此找到。Auorui/img-processing-techniques: Used for data set image processing
I-HAZE
下载地址：I-HAZE.zip
具有真实朦胧和无雾霾室内图像的去雾基准，包含 35 对朦胧和相应的无雾（地面实况）室内图像。实际下载下来只有30对。
这属于是一个小的室内数据集，下载之后，文件夹名为：I-HAZY NTIRE 2018, 这里我们手动改为I_HAZY_NTIRE_2018。避免出现路径找不到的问题。
# 下载之后，文件夹名为：I-HAZY NTIRE 2018, 这里我们手动改为I_HAZY_NTIRE_2018
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
I_HAZY_NTIRE_2018
- GT
- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
01_indoor_hazy.jpg -----> 1.png
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
def multi_makedirs(*args):
"""该函数将会放入在
https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
下的 utils 文件夹当中, 以后将会多次使用
为给定的多个路径创建目录, 如果路径不存在, 则创建它
"""
for path in args:
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
def batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(
target_path,
save_path,
start_index=None,
file_ext=None,
preview=True,
):
file_list = natsorted(os.listdir(target_path))
nums_file = len(file_list)
start_index = start_index if start_index is not None else 1
for i in range(nums_file):
file_extension = Path(file_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"
start_index += 1
new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)
file_path = os.path.join(target_path, file_list[i])
if not preview:
shutil.copy(file_path, new_file_path)
print(f"Copied: {file_path} -> {new_file_path}")
if __name__=="__main__":
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview = False
# 起始数字, 如果为None, 默认从 1 开始
start_index = 1
# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀
file_ext = '.png'
# 目标文件夹路径
target_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018'
# 防止修改错误, 完成修改之后保存到其他文件夹当中，最后删除原来文件夹，复制到文件夹下（该操作建议手动）
save_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018\cache\GT'
save_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018\cache\hazy'
target_gt_path = os.path.join(target_path, 'GT')
target_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')
# os.makedirs(save_gt_path, exist_ok=True)
# os.makedirs(save_hazy_path, exist_ok=True)
multi_makedirs(save_gt_path, save_hazy_path)
batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(target_gt_path, save_gt_path,
start_index=start_index, file_ext=file_ext, preview=preview)
batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(target_hazy_path, save_hazy_path,
start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)O-HAZE
下载地址：O-HAZE
该数据库由成对的真实朦胧和相应的无朦胧图像组成。在实践中，朦胧图像是在真实雾霾存在的情况下由专业雾霾机生成的，O-HAZE 包含 45 个不同的户外场景，描绘了在无雾和雾霾条件下、在相同照明参数下录制的相同视觉内容。
总计共45对，操作方式同I-HAZE相同，只用换个地址就可以了。
Dense_Haze_NTIRE19
下载地址：Dense_Haze_NTIRE19.zip
一种新的去雾数据集。Dense-Haze 以密集均匀的朦胧场景为特征，包含 33 对真实朦胧和对应的各种户外场景的无雾图像。朦胧场景是通过引入由专业雾霾机生成的真实雾霾来录制的。朦胧和无朦胧的相应场景包含在相同的照明参数下捕获的相同视觉内容。
下载下来实际一共为55对，是一个室外场景，可见度很低的数据集。
# 下载之后，文件夹名为：Dense_Haze_NTIRE19
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
Dense_Haze_NTIRE19
- GT
- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
01_GT.png -----> 1.png
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirs
def batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(
target_path,
save_path,
start_index=None,
file_ext=None,
preview=True,
):
file_list = natsorted(os.listdir(target_path))
nums_file = len(file_list)
start_index = start_index if start_index is not None else 1
for i in range(nums_file):
file_extension = Path(file_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"
start_index += 1
new_file_path = os.path.join(save_path,new_file_name)
file_path = os.path.join(target_path,file_list[i])
if not preview:
shutil.copy(file_path, new_file_path)
print(f"Copied: {file_path} -> {new_file_path}")
if __name__=="__main__" :
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview=False
# 起始数字, 如果为None, 默认从 1 开始
start_index=1
# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀
file_ext='.png'
# 目标文件夹路径
target_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19'
# 防止修改错误, 完成修改之后保存到其他文件夹当中，最后删除原来文件夹，复制到文件夹下（该操作建议手动）
save_gt_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19\cache\GT'
save_hazy_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19\cache\hazy'
target_gt_path=os.path.join(target_path,'GT')
target_hazy_path=os.path.join(target_path,'hazy')
# os.makedirs(save_gt_path, exist_ok=True)
# os.makedirs(save_hazy_path, exist_ok=True)
multi_makedirs(save_gt_path,save_hazy_path)
batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(target_gt_path,save_gt_path,
start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)
batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(target_hazy_path,save_hazy_path,
start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)RS-Hazy
下载地址：data - Google Drive（百度云：RS-Hazy）
这是一个带有云雾的遥感图像，因为这部分很早之前就下载下来了，数据处理的部分已经找不到了，因为实在是太大了（40G左右），这里大家就慢慢下载吧。
实际上这个也是合成图像，原理应该还是用的是大气散射模型生成的（没怎么注意看）应该是根据这个遥感的内参生成的（不了解我自己猜测的）。但我其实有一套比他这个更好的生成云雾的方法。
RESIDE-standard
下载地址：李博义 - 对单张图像去雾及其他进行基准测试
RESIDE 突出显示了不同的数据源和图像内容，并分为五个子集，每个子集用于不同的训练或评估目的。
请一定一定注意，如果下方百度云链接打不开，请新开一个网页复制到地址栏再试试。
ITS (Indoor Training Set)
（Dropbox）： https://bit.ly/3iwHmh0
（Baidu Yun）：http://tinyurl.com/yaohd3yv Passward: g0s6
建议大家用百度云下载，我挂上Dropbox，但又太大了下载不下来。
这个我发现问题有点多啊，它这个是1399张清晰图像，但又有13990张有雾图像，相当于是每张清晰图像对应了10张模糊图像，但不管是写dataset还是将清晰图像每张复制10份都相当的麻烦。
并且我发现这10张图像的雾度都差不多，所幸就直接随机10抽1。并且由于这里的数量还算充足，我们就划分一下训练验证测试集。
# ITS (Indoor Training Set)
# 下载的时候文件夹名为 ITS_v2
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
ITS_v2
- clear
- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
hazy: 1_1_0.90179.png -----> 1_1.png
clear 是按照我们的目标格式来的
"""
# 先修改 ./ITS_v2/hazy下文件的命名格式, 直接在原有基础上修改
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirs
from math import ceil
import random
def SearchFileName(target_path, file_ext='.png'):
"""该函数将会放入在
https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
下的 utils 文件夹当中, 以后将会多次使用
仅仅搜索目标文件夹下合适格式的文件名
"""
all_files = os.listdir(target_path)
png_files = [file for file in all_files if file.lower().endswith(file_ext)]
sorted_png_files = natsorted(png_files)
return sorted_png_files
def batch_process_ITS_v2_hazy(
target_path,
file_ext=None,
preview=True,
):
file_name_list = SearchFileName(target_path)
nums_file = len(file_name_list)
for i in range(nums_file):
file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
# 1399_8_0.74031 -----> 1399_8
file_name_no_suffix = os.path.splitext(file_name_list[i])[0].split('_')
new_name = file_name_no_suffix[0] + "_" + file_name_no_suffix[1]
new_file_name = f"{new_name}{file_extension}"
old_file_path=os.path.join(target_path, file_name_list[i])
new_file_path=os.path.join(target_path, new_file_name)
if not preview:
os.rename(old_file_path, new_file_path)
print(f"Renamed: {file_name_list[i]} -> {new_file_name}")
def divide_ITS_v2_dataset(
target_path,
save_path,
train_ratio,
val_ratio,
shuffle=True,
preview=True,
) :
original_gt_path = os.path.join(target_path, 'clear')
original_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')
save_train_path = os.path.join(save_path, "train")
save_val_path = os.path.join(save_path, "val")
save_test_path = os.path.join(save_path, "test")
train_txt_path = os.path.join(save_path, "train.txt")
val_txt_path = os.path.join(save_path, "val.txt")
test_txt_path = os.path.join(save_path, "test.txt")
multi_makedirs(os.path.join(save_train_path, "GT"), os.path.join(save_train_path, 'hazy'),
os.path.join(save_val_path, "GT"), os.path.join(save_val_path, 'hazy'),
os.path.join(save_test_path, "GT"), os.path.join(save_test_path, 'hazy'),)
file_name_list = SearchFileName(original_gt_path)
if shuffle:
random.shuffle(file_name_list)
nums_file = len(file_name_list)
train_nums = ceil(nums_file * train_ratio)
if train_ratio + val_ratio == 1.:
val_nums = nums_file - train_nums
test_nums = 0
else:
val_nums = ceil(nums_file * val_ratio)
test_nums = nums_file-(train_nums+val_nums)
print(f"划分数据集数量, 总数{nums_file}, train:{train_nums}, test:{val_nums}, test:{test_nums}")
total = total1 = total2 = 1
for i in range(train_nums):
image_gt_name = file_name_list[i]
image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1, 10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"
a_gt_path = os.path.join(original_gt_path, image_gt_name)
a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path, image_hazy_name)
save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path, "GT", image_gt_name)
save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path, "hazy", image_gt_name)
if not preview:
shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)
shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)
with open(train_txt_path, 'a') as train_txt_file:
train_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0] +'\n')
print(f"{total} train: {i + 1}\n"
f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"
f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")
total += 1
for i in range(train_nums, nums_file):
if i < train_nums + val_nums:
image_gt_name = file_name_list[i]
image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1,10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"
a_gt_path = os.path.join(original_gt_path,image_gt_name)
a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path,image_hazy_name)
save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path,"GT",image_gt_name)
save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path,"hazy",image_gt_name)
if not preview:
shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)
shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)
with open(val_txt_path, 'a') as val_txt_file :
val_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0]+'\n')
print(f"{total} val: {i+1}\n"
f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"
f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")
total1 += 1
else:
image_gt_name = file_name_list[i]
image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1,10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"
a_gt_path = os.path.join(original_gt_path,image_gt_name)
a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path,image_hazy_name)
save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path,"GT",image_gt_name)
save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path,"hazy",image_gt_name)
if not preview:
shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)
shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)
with open(test_txt_path, 'a') as test_txt_file :
test_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0]+'\n')
print(f"{total2} test: {i+1}\n"
f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"
f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")
total2 += 1
if __name__=="__main__":
def rename_ITS_v2_hazy() :
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview=True
# 目标文件夹路径
original_hazy_path=r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2\hazy'
# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀
file_ext='.png'
batch_process_ITS_v2_hazy(original_hazy_path,file_ext,preview)
# 先运行这个代码, 完了之后注释掉, 再运行下面代码, 参数直接在函数内部修改
# rename_ITS_v2_hazy()
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview = False
# 训练集比例
train_ratio = 0.7
# 验证集比例，剩下的就是测试集比例，如果train_ratio + val_ratio = 1. ,则不划分测试集
val_ratio = 0.2
# 是否打乱数据集划分顺序
shuffle = True
original_path = r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2'
save_path = r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2\cache'
divide_ITS_v2_dataset(original_path, save_path, train_ratio, val_ratio,
shuffle=shuffle, preview=preview)
HSTS（Hybrid Subjective Testing Set）
（Dropbox） ：https://bit.ly/394pcAm
（Baidu Yun）：https://pan.baidu.com/s/1cl1exWnaFXe3T5-Hr7TJIg Passward: vzeq
这个我简单的看了一下，只有十张图片而已，我感觉没必要单独弄，这里可以讲其放到室外场景当中去。
SOTS-indoor
（Dropbox）: https://bit.ly/2XZH498
（Baidu Yun）: https://pan.baidu.com/share/init?surl=SSVzR058DX5ar5WL5oBTLg Passward: s6tu
这个就又跟上面的十选一是一样的。但因为gt图像只有50张，对应的合成雾图总计500张，所以，这里我们就直接扩充一下（太让人头疼了）。
# SOTS 的 indoor, gt图像50张, hazy图像500张, 跟ITS一样, 一张 gt 对应十张合成 hazy
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
SOTS/indoor
- gt
- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
hazy: 1400.png -----> 1400_1.png、1400_2.png、1400_3.png...
"""
import os
from pathlib import Path
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileName
def batch_process_SOTS_indoor(
target_path,
save_path,
file_ext=None,
preview=True,
):
file_name_list = SearchFileName(target_path)
nums_file = len(file_name_list)
for i in range(nums_file):
file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
image_file_name = file_name_list[i]
original_file_path = os.path.join(target_path, image_file_name)
for j in range(1, 11): # 复制10份，从1到10
new_file_name = f"{file_name_list[i].split('.')[0]}_{j}{file_extension}"
new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)
if not preview:
shutil.copy2(original_file_path, new_file_path)
print(f"Copying {original_file_path} to {new_file_path}")
if __name__=="__main__":
# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀
file_ext = '.png'
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview = False
original_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\indoor\gt'
save_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\indoor\GT'
multi_makedirs(save_path)
batch_process_SOTS_indoor(original_path, save_path, file_ext=file_ext, preview=preview)SOTS-outdoor
下载地址同上。数据集中清晰图共492张，合成图共500张，合成图中有一些重合的，我一张一张找出来的。所以修正过后共计492对。
""" 数据集中清晰图共492张，合成图共500张，合成图中有一些重合的，我一张一张找出来的。所以修正过后共计492对。
SOTS/indoor
- GT
- hazy
"""
import os
from pathlib import Path
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileName
def batch_process_SOTS_outdoor(
target_path,
save_path,
start_index=1,
file_ext=None,
search='.jpg',
preview=True,
):
file_name_list = SearchFileName(target_path, search)
nums_file = len(file_name_list)
start_index=start_index if start_index is not None else 1
for i in range(nums_file):
file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
image_file_name = file_name_list[i]
original_file_path = os.path.join(target_path, image_file_name)
new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"
new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)
if not preview :
shutil.copy(original_file_path, new_file_path)
print(f"Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")
start_index += 1
if __name__=="__main__":
# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为False
preview = False
target_path = r"F:\dataset\Dehazy\SOTS\outdoor"
save_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\outdoor\cache'
save_gt_path = os.path.join(save_path, 'GT')
save_hazy_path = os.path.join(save_path, 'hazy')
multi_makedirs(save_hazy_path, save_gt_path)
target_gt_path=os.path.join(target_path, 'gt')
target_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')
batch_process_SOTS_outdoor(target_gt_path, save_gt_path, file_ext='.png',
search='.png', preview=preview)
batch_process_SOTS_outdoor(target_hazy_path, save_hazy_path, file_ext='.png',
search='.jpg', preview=preview)
RESIDE-β
下载地址：RESIDE-β
这里面，只有OST可以使用，另外两个一个是下载不下来，一个是没有对比的标准图。所以这里只做了OST。
OTS (Outdoor Training Set)
（Dropbox）： https://bit.ly/3k8a0Gf
（Baidu Yun）: https://pan.baidu.com/s/1YMYUp5P6FpX_5b7emjgrvA Passward: w54h
这个更是重量级，一张清晰图对应35张，简直...
还有它hazy文件夹下不是放的全部，分成了4个文件夹，数据清洗真麻烦。
这里我将4个part文件夹都归到了hazy当中，clear每隔35命名一次
# 一张清晰图对应35张, hazy文件夹下不是放的全部，分成了4个part文件夹, 清洗数据很麻烦
"""
OTS_BETA
- clear
- hazy
- part1
- part2
- part3
- part4
4个part文件夹都归到hazy当中, 总计72135, clear每隔三十五进行一次命名, 若是每张扩充到35就太大了,
所以我准备还是将其写到dataset会更好
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileName
def batch_rename_hazy_file(
target_path,
save_path,
start_index=None,
file_ext=None,
search='.jpg',
preview=True,
):
file_name_list = []
for i in range(1, 5):
target_part_path = os.path.join(target_path, f"part{i}")
file_name_list.append(SearchFileName(target_part_path, search))
# print(flattened_list, nums_file)
start_index = start_index if start_index is not None else 1
for i in range(1, 5):
target_part_path = os.path.join(target_path, f"part{i}")
flattened_list = file_name_list[i - 1]
nums_file = len(flattened_list)
for j in range(nums_file):
file_extension = Path(flattened_list[j]).suffix if file_ext is None else file_ext
image_file_name = flattened_list[j]
original_file_path = os.path.join(target_part_path, image_file_name)
new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"
new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)
if not preview:
shutil.copy(original_file_path, new_file_path)
print(f"Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")
start_index += 1
def batch_rename_GT_file(
target_path,
save_path,
start_index=None,
file_ext=None,
search='.jpg',
preview=True,
):
file_name_list = SearchFileName(target_path, search)
nums_file=len(file_name_list)
print(nums_file)
start_index=start_index if start_index is not None else 1
for i in range(nums_file):
file_extension=Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext
original_file_path = os.path.join(target_path, file_name_list[i])
new_file_name=f"{start_index}{file_extension}"
new_file_path=os.path.join(save_path, new_file_name)
if not preview :
shutil.copy(original_file_path,new_file_path)
print(f"{i+1} Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")
start_index+=35
if __name__=="__main__":
def process_hazy():
preview = True
file_ext = '.png'
search='.jpg'
target_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\haze'
save_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\hazy'
multi_makedirs(save_hazy_path)
batch_rename_hazy_file(target_hazy_path, save_hazy_path,
file_ext=file_ext, search=search, preview=preview)
def process_GT():
preview = False
file_ext = '.png'
search='.jpg'
target_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\clear'
save_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\GT'
multi_makedirs(save_gt_path)
batch_rename_GT_file(target_gt_path, save_gt_path,
file_ext=file_ext, search=search, preview=preview)
# process_hazy()
process_GT()后面还有再更。
![Java算法 数据结构 栈 单调栈实战 模版题 [洛谷-P5788]](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/afd955be6f49ef552d3321cc619def44.png)
