数据集XML标签转YOLO标签
XML格式数据集标签转YOLO数据集格式标签
在进行目标检测任务时,我们需要对数据集进行标注。常见的数据集标注格式有XML格式和YOLO格式,其中XML格式标注文件通常由目标框的左上角和右下角坐标组成,而YOLO格式标注文件则由目标框的中心点坐标、宽度和高度组成。
本文将介绍如何将XML格式的标注文件转为YOLO格式的标注文件。我们将使用Python语言来实现这一转换过程。
准备工作
在转换之前,我们需要准备好两个文件夹:一个存放XML格式标注文件的文件夹,一个存放转换后的txt格式标注文件的文件夹。此外,我们还需要定义一个包含目标类别的列表。
classes = ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10",
"A11", "A12", "A13", "A14", "A15", "A16", "A17", "A18", "A19", "A20"]
标注转换函数
我们将定义一个名为convert_annotation
的函数,用于将单个XML格式标注文件转为YOLO格式标注文件。该函数的输入参数为标注文件的名称(不包括扩展名),输出参数为转换后的txt格式标注文件。
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('./label_xml\\%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('./label_txt\\%s.txt' % (image_id), 'w') # 生成txt格式文件
tree = ET.parse(in_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'):
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes:
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))
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " +
" ".join([str(a) for a in bb]) + '\\n')
在该函数中,我们首先打开XML格式标注文件,并创建一个txt格式标注文件。然后,我们解析XML格式标注文件,获取图片的宽度和高度。接着,我们遍历XML文件中的目标框,将目标框的类别转换为对应的类别ID,并计算出目标框在YOLO格式中的表示方式。最后,我们将类别ID和目标框信息写入txt格式标注文件中。
批量转换
当我们定义好标注转换函数后,我们还需要编写代码来批量转换XML格式标注文件。下面的代码将遍历XML格式标注文件所在的文件夹,对每个XML格式标注文件进行转换,并将转换后的txt格式标注文件保存到指定的文件夹中。
xml_path = os.path.join(CURRENT_DIR, './label_xml/')
# xml list
img_xmls = os.listdir(xml_path)
for img_xml in img_xmls:
label_name = img_xml.split('.')[0]
print(label_name)
convert_annotation(label_name)
结论
本文介绍了如何将XML格式的标注文件转为YOLO格式的标注文件。我们使用Python语言实现了这一转换过程,并提供了批量转换的代码。这些代码可以帮助我们更快速地进行目标检测任务,并提高我们的工作效率。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-724985.html
全代码如下文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724985.html
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import copy
from lxml.etree import Element, SubElement, tostring, ElementTree
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
classes = ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10",
"A11", "A12", "A13", "A14", "A15", "A16", "A17", "A18", "A19", "A20"] # 类别
CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
def convert(size, box):
dw = 1. / size[0]
dh = 1. / size[1]
x = (box[0] + box[1]) / 2.0
y = (box[2] + box[3]) / 2.0
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return (x, y, w, h)
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('./label_xml\%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('./label_txt\%s.txt' % (image_id), 'w') # 生成txt格式文件
tree = ET.parse(in_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'):
cls = obj.find('name').text
# print(cls)
if cls not in classes:
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))
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " +
" ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
xml_path = os.path.join(CURRENT_DIR, './label_xml/')
# xml list
img_xmls = os.listdir(xml_path)
for img_xml in img_xmls:
# print(img_xml)
label_name = img_xml.split('.')[0]
print(label_name)
convert_annotation(label_name)
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