深度学习02-数据集格式转换-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习02-数据集格式转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景：

通常搜集完数据图片后，我们会用labelimg进行图片标注，比较高版本的labelimg支持的标注格式有三种，PascalVOC、YOLO、CreateML，标注的时候可以根据自己的算法模型数据集需求选择相应的格式，当然，也可以三种方式同时标注，不过会耗时间一些。有时候我们仅仅标注了一种格式转，而实际算法建模的时候可能需要对相应的格式进行转换。

xml转json:

默认选用PascalVOC方式的话，标注的数据集格式为XML，实例如下(2.xml)：

<annotation>
	<folder>Desktop</folder>
	<filename>ng2.png</filename>
	<path>C:\Users\Xiao\Desktop\ng2.png</path>
	<source>
		<database>Unknown</database>
	</source>
	<size>
		<width>1892</width>
		<height>851</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>1</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>60</xmin>
			<ymin>381</ymin>
			<xmax>354</xmax>
			<ymax>583</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>

将该文档转换为json格式并保存的代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import json

def xml_to_json(xml_file, json_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    data = []
    for obj in root.findall('object'):
        obj_data = {}
        obj_data['name'] = obj.find('name').text
        obj_data['bbox'] = {
            'xmin': int(obj.find('bndbox/xmin').text),
            'ymin': int(obj.find('bndbox/ymin').text),
            'xmax': int(obj.find('bndbox/xmax').text),
            'ymax': int(obj.find('bndbox/ymax').text)
        }
        data.append(obj_data)

    json_data = {
        'filename': root.find('filename').text,
        'size': {
            'width': int(root.find('size/width').text),
            'height': int(root.find('size/height').text),
            'depth': int(root.find('size/depth').text)
        },
        'objects': data
    }

    with open(json_file, 'w') as f:
        json.dump(json_data, f, indent=4)

# Example usage
xml_file = r'C:\Users\Xiao\Desktop\tools\2.xml'
json_file = r'C:\Users\Xiao\Desktop\tools\2.json'
xml_to_json(xml_file, json_file)
print('数据转换完成！')

实际使用的时候需要适当修改一下文档路径才可以。

转换完之后的json内容如下(2.json)：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-740719.html

{
    "filename": "ng2.png",
    "size": {
        "width": 1892,
        "height": 851,
        "depth": 3
    },
    "objects": [
        {
            "name": "1",
            "bbox": {
                "xmin": 60,
                "ymin": 381,
                "xmax": 354,
                "ymax": 583
            }
        }
    ]
}

到了这里，关于深度学习02-数据集格式转换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！