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      YOLO格式数据集和VOC格式数据集互转(txt&xml)

      首页 知识中心 大数据 文章详情页

      YOLO格式数据集和VOC格式数据集互转(txt&xml)

      2024-04-26 08:39:47 阅读次数:42

      txt,xml

       

      前言

      在使用labelimg进行数据标注时可以将结果保存为yolo格式或者voc格式,但是发现要是想用labelimg打开yolo识别后的txt就不行了,在训练ai的时候我们可以用已经有的结果识别一遍图片,然后再进行查漏补缺,这样子效率会更高,这里出一个YOLO的txt与voc的xml相互转换源代码


      一、voc转yolo(xml转txt)

      import xml.etree.ElementTree as ET
      import pickle
      import os
      from os import listdir, getcwd
      from os.path import join
       
       
      def convert(size, box):
       
          x_center = (box[0] + box[1]) / 2.0
          y_center = (box[2] + box[3]) / 2.0
          x = x_center / size[0]
          y = y_center / size[1]
       
          w = (box[1] - box[0]) / size[0]
          h = (box[3] - box[2]) / size[1]
          
          return (x, y, w, h)
       
       
      def convert_annotation(xml_files_path, save_txt_files_path, classes):
          xml_files = os.listdir(xml_files_path)
          print(xml_files)
          for xml_name in xml_files:
              print(xml_name)
              xml_file = os.path.join(xml_files_path, xml_name)
              out_txt_path = os.path.join(save_txt_files_path, xml_name.split('.')[0] + '.txt')
              out_txt_f = open(out_txt_path, 'w')
              tree = ET.parse(xml_file)
              root = tree.getroot()
              size = root.find('size')
              w = int(size.find('width').text)
              h = int(size.find('height').text)
       
              for obj in root.iter('object'):
                  difficult = obj.find('difficult').text
                  cls = obj.find('name').text
                  if cls not in classes or int(difficult) == 1:
                      continue
                  cls_id = classes.index(cls)
                  xmlbox = obj.find('bndbox')
                  b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
                       float(xmlbox.find('ymax').text))
                  # b=(xmin, xmax, ymin, ymax)
                  print(w, h, b)
                  bb = convert((w, h), b)
                  out_txt_f.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
       
       
      if __name__ == "__main__":
          # 把voc的xml标签文件转化为yolo的txt标签文件
          # 1、类别
          classes1 = ['1','4']
          # 2、voc格式的xml标签文件路径
          xml_files1 = r'xml2'
          # 3、转化为yolo格式的txt标签文件存储路径
          save_txt_files1 = r'txt3'
          convert_annotation(xml_files1, save_txt_files1, classes1)

       将以上代码拷贝到一个py文件里,修改xml_files1与save_txt_files1为自己文件所在的相对路径,修改classes为自己标注的类别,cmd切换到当前py文件路径下,python ***.py 即可。

      二、yolo转voc(txt转xml)

      与上面代码一样,这里需要修改如下四条为自己对应的路径与类别

      1. voc_annotations = r'1010-01xml'
      2. yolo_txt = r'1010-01txt'
      3. img_path = r'1010-01photo'
      4. labels = ['1','4']  # label for datasets
      import os
      import glob
      from PIL import Image
      
      voc_annotations = r'1010-01xml'
      yolo_txt = r'1010-01txt'
      img_path = r'1010-01photo'
      labels = ['1','4']  # label for datasets
      # 图像存储位置
      src_img_dir = img_path  # 添加你的路径
      # 图像的txt文件存放位置
      
      
      src_txt_dir = yolo_txt
      src_xml_dir = voc_annotations
      
      img_Lists = glob.glob(src_img_dir + '/*.jpg')
      
      img_basenames = []
      for item in img_Lists:
          img_basenames.append(os.path.basename(item))
      
      img_names = []
      for item in img_basenames:
          temp1, temp2 = os.path.splitext(item)
          img_names.append(temp1)
      
      for img in img_names:
          im = Image.open((src_img_dir + '/' + img + '.jpg'))
          width, height = im.size
      
          # 打开txt文件
          gt = open(src_txt_dir + '/' + img + '.txt').read().splitlines()
          print(gt)
          if gt:
              # 将主干部分写入xml文件中
              xml_file = open((src_xml_dir + '/' + img + '.xml'), 'w')
              xml_file.write('<annotation>\n')
              xml_file.write('    <folder>VOC2007</folder>\n')
              xml_file.write('    <filename>' + str(img) + '.jpg' + '</filename>\n')
              xml_file.write('    <size>\n')
              xml_file.write('        <width>' + str(width) + '</width>\n')
              xml_file.write('        <height>' + str(height) + '</height>\n')
              xml_file.write('        <depth>3</depth>\n')
              xml_file.write('    </size>\n')
      
              # write the region of image on xml file
              for img_each_label in gt:
                  spt = img_each_label.split(' ')  # 这里如果txt里面是以逗号‘,’隔开的,那么就改为spt = img_each_label.split(',')。
                  print(f'spt:{spt}')
                  xml_file.write('    <object>\n')
                  xml_file.write('        <name>' + str(labels[int(spt[0])]) + '</name>\n')
                  xml_file.write('        <pose>Unspecified</pose>\n')
                  xml_file.write('        <truncated>0</truncated>\n')
                  xml_file.write('        <difficult>0</difficult>\n')
                  xml_file.write('        <bndbox>\n')
      
                  center_x = round(float(spt[1].strip()) * width)
                  center_y = round(float(spt[2].strip()) * height)
                  bbox_width = round(float(spt[3].strip()) * width)
                  bbox_height = round(float(spt[4].strip()) * height)
                  xmin = str(int(center_x - bbox_width / 2))
                  ymin = str(int(center_y - bbox_height / 2))
                  xmax = str(int(center_x + bbox_width / 2))
                  ymax = str(int(center_y + bbox_height / 2))
      
                  xml_file.write('            <xmin>' + xmin + '</xmin>\n')
                  xml_file.write('            <ymin>' + ymin + '</ymin>\n')
                  xml_file.write('            <xmax>' + xmax + '</xmax>\n')
                  xml_file.write('            <ymax>' + ymax + '</ymax>\n')
                  xml_file.write('        </bndbox>\n')
                  xml_file.write('    </object>\n')
      
              xml_file.write('</annotation>')
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.51cto.com/lsbc/10256844,作者:爱吃香蕉的阿豪,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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