请问,CULane Tusimple这样的自动驾驶数据集格式怎么转换?
时间: 2025-03-30 09:11:04 浏览: 82
### CULane 数据集格式转换至 TuSimple 的方法
CULane 和 TuSimple 是两个常见的车道线检测数据集,它们的数据存储方式有所不同。以下是关于如何将 CULane 数据集的格式转换为 TuSimple 格式的具体说明。
#### 1. **理解两者的差异**
- **CULane**: 使用 `.txt` 文件记录每张图片的信息,包括图像路径、分割图路径以及四条车道线的存在状态(用 `1/0` 表示)。此外,还提供了语义分割掩码文件用于训练[^2]。
- **TuSimple**: 主要采用 JSON 格式来描述车道线信息,其中包含了多个帧的坐标点集合,表示车道线的具体位置[^3]。
因此,在进行格式转换时,需注意以下几点:
- 将 CULane 中的二值化存在标志转化为 TuSimple 所需的实际像素级坐标;
- 如果原 CULane 数据集中仅有语义分割掩码,则需要通过算法提取出具体的车道线坐标点作为输入给 TuSimple 模型使用。
#### 2. **实现步骤**
##### (1) 提取车道线坐标
对于每一幅来自 CULane 数据集中的图像及其对应标注文件,可以利用 OpenCV 或其他计算机视觉库读取并处理其语义分割掩码图像:
```python
import cv2
import numpy as np
def extract_lane_points(mask_image, threshold=50):
"""
Extract lane points from a binary mask image.
Args:
mask_image (numpy.ndarray): Binary segmentation mask of the lane lines.
threshold (int): Minimum number of consecutive pixels to consider as part of a line.
Returns:
list[list[tuple]]: A nested list where each sublist contains tuples representing point coordinates on one detected lane.
"""
height, width = mask_image.shape[:2]
lanes = []
for col in range(width):
row_indices = np.where(mask_image[:, col])[0]
if len(row_indices) >= threshold:
smoothed_y_values = smooth_coordinates(row_indices.tolist()) # Apply smoothing function here
current_lane = [(col, y_val) for y_val in smoothed_y_values]
lanes.append(current_lane)
return lanes
# Example usage with an actual file path
mask_path = 'path_to_culane_mask.png'
binary_mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
lane_points = extract_lane_points(binary_mask)
print(lane_points)
```
上述代码片段展示了如何从单通道灰度图中获取垂直方向上的有效像素列,并将其视为潜在的车道线候选者[^1]。
##### (2) 构建JSON结构体
一旦获得了所有必要的车道线坐标之后,下一步就是把这些信息按照 TuSimple 定义的标准封装到 JSON 对象里去:
```json
[
{
"h_samples": [y1,y2,...],
"raw_file":"image_name.jpg",
"run_time":-1,
"lanes":[[x1,x2,...],[...]]
},
...
]
```
这里需要注意的是,“h_samples”字段代表水平采样高度列表;而“lanes”则是一个二维数组,内部每一个子数组都代表着某一条特定车道线上不同高度处所对应的横坐标值序列。
最后一步便是遍历整个 CULane 数据集目录树下的所有样本项完成类似的解析操作并将结果保存下来形成最终的目标 JSON 文档形式即可满足需求.
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