Python中用于加载数据和筛选roidb的utils.load_data和filter_roidb()函数详解

utils.load_data函数是用于加载数据的函数，用于将包含图像路径和标注信息的数据文件加载为一个Python列表。这个函数的简单实现如下：

def load_data(data_file):
    roidb = []
    with open(data_file, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.strip().split(' ')
            image_path = line[0]
            label = line[1:]
            roidb.append({'image_path': image_path, 'label': label})
    return roidb

这个函数首先打开数据文件，并逐行读取数据。每一行数据包含一个图像路径和多个标注信息，标注信息之间使用空格分隔。然后将图像路径和标注信息存储为一个字典，并将字典添加到roidb列表中。最后返回roidb列表。

下面是一个使用load_data函数的例子：

data_file = 'data.txt'
roidb = load_data(data_file)

在这个例子中，我们将data.txt这个数据文件加载为一个roidb列表。

filter_roidb函数是用于筛选roidb列表的函数，它可以根据一些条件对roidb进行筛选，例如删除没有标注信息的图像、删除图像大小不符合要求的图像等。这个函数的简单实现如下：

def filter_roidb(roidb, min_size=100, max_size=1000):
    filtered_roidb = []
    for entry in roidb:
        if len(entry['label']) > 0 and min_size <= entry['image_size'] <= max_size:
            filtered_roidb.append(entry)
    return filtered_roidb

这个函数首先创建一个空的filtered_roidb列表。然后遍历roidb列表中的每个元素，判断该元素是否满足条件，如果满足条件则将该元素添加到filtered_roidb列表中。最后返回filtered_roidb列表。

下面是一个使用filter_roidb函数的例子：

min_size = 200
max_size = 800
filtered_roidb = filter_roidb(roidb, min_size, max_size)

在这个例子中，我们使用filter_roidb函数对之前加载的roidb列表进行筛选，只保留图像大小在min_size和max_size之间的图像，并将筛选后的结果保存在filtered_roidb列表中。