labelimg标注的VOC格式标签xml文件和yolo格式标签txt文件相互转换

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了labelimg标注的VOC格式标签xml文件和yolo格式标签txt文件相互转换。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。

目录

1 labelimg标注VOC格式和yolo格式介绍

1.1 voc格式

1.2 yolo数据格式介绍

2 voc格式数据和yolo格式数据相互转换

2.1 voc转yolo代码

2.2 yolo转voc格式代码 


1 labelimg标注VOC格式和yolo格式介绍

        labelimg标注工具怎么安装和使用在我的博客中已经讲解了,有需要可以看看,博客。

1.1 voc格式

        VOC格式文件保存在和图像名称一样的xml文件中,xml文件中的标注信息如下图所示:文中红色框中保存着标注图片的主要信息。第一个红色框中里面显示着图片的保存在哪个文件夹中,标签对应的图片名称,还有图片保存的绝对路径。第二个红色框中的信息为标签图片的大小尺寸和通道,正常都是3通道。第三个红色框中的信息为图中标注的对象的信息,分别为该目标对象的属于哪一类,可以看出该对象名称为boat,然后还有标注框的两个点,分别为框的起始点和终结点。第四个红色框中的信息和第三个框框一样,都是我们标注对象的信息,不过该对象为cat。

rolabelimg的voc格式相互转换,目标检测--手把手教你搭建自己的YOLOv5目标检测平台,深度学习,python,list

1.2 yolo数据格式介绍

        yolo数据格式,是把每个图片的标注信息保存在一个和图片名称一样的txt文件中。txt文件中的信息如下图所示:

0 0.47416020671834624 0.4523809523809524 0.5968992248062015 0.683982683982684
1 0.874031007751938 0.4069264069264069 0.1227390180878553 0.2727272727272727

        每一行代表标注的一个目标,第一个数字代表着这个数的类别,第一类目标就是0,第二类目标就是1,以此类推。后面的四个数字是归一化后的的标注的中心点坐标和归一化标注框的长和宽。

2 voc格式数据和yolo格式数据相互转换

2.1 voc转yolo代码

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__":
    # 需要转换的类别,需要一一对应
    classes1 = ['boat', 'cat']
    # 2、voc格式的xml标签文件路径
    xml_files1 = r'C:\Users\86159\Desktop\VOC2007\Annotations'
    # 3、转化为yolo格式的txt标签文件存储路径
    save_txt_files1 = r'C:\Users\86159\Desktop\VOC2007\label'

    convert_annotation(xml_files1, save_txt_files1, classes1)

         需要注意的是一定要将自己的类别名字写对,对应好,否则会出错。

2.2 yolo转voc格式代码 

from xml.dom.minidom import Document
import os
import cv2


# def makexml(txtPath, xmlPath, picPath):  # txt所在文件夹路径,xml文件保存路径,图片所在文件夹路径
def makexml(picPath, txtPath, xmlPath):  # txt所在文件夹路径,xml文件保存路径,图片所在文件夹路径
    """此函数用于将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件

    在自己的标注图片文件夹下建三个子文件夹,分别命名为picture、txt、xml
    """
    dic = {'0': "boat",  # 创建字典用来对类型进行转换
           '1': "cat",  # 此处的字典要与自己的classes.txt文件中的类对应,且顺序要一致
           }
    files = os.listdir(txtPath)
    for i, name in enumerate(files):
        xmlBuilder = Document()
        annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")  # 创建annotation标签
        xmlBuilder.appendChild(annotation)
        txtFile = open(txtPath + name)
        txtList = txtFile.readlines()
        img = cv2.imread(picPath + name[0:-4] + ".jpg")
        Pheight, Pwidth, Pdepth = img.shape

        folder = xmlBuilder.createElement("folder")  # folder标签
        foldercontent = xmlBuilder.createTextNode("driving_annotation_dataset")
        folder.appendChild(foldercontent)
        annotation.appendChild(folder)  # folder标签结束

        filename = xmlBuilder.createElement("filename")  # filename标签
        filenamecontent = xmlBuilder.createTextNode(name[0:-4] + ".jpg")
        filename.appendChild(filenamecontent)
        annotation.appendChild(filename)  # filename标签结束

        size = xmlBuilder.createElement("size")  # size标签
        width = xmlBuilder.createElement("width")  # size子标签width
        widthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pwidth))
        width.appendChild(widthcontent)
        size.appendChild(width)  # size子标签width结束

        height = xmlBuilder.createElement("height")  # size子标签height
        heightcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pheight))
        height.appendChild(heightcontent)
        size.appendChild(height)  # size子标签height结束

        depth = xmlBuilder.createElement("depth")  # size子标签depth
        depthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pdepth))
        depth.appendChild(depthcontent)
        size.appendChild(depth)  # size子标签depth结束

        annotation.appendChild(size)  # size标签结束

        for j in txtList:
            oneline = j.strip().split(" ")
            object = xmlBuilder.createElement("object")  # object 标签
            picname = xmlBuilder.createElement("name")  # name标签
            namecontent = xmlBuilder.createTextNode(dic[oneline[0]])
            picname.appendChild(namecontent)
            object.appendChild(picname)  # name标签结束

            pose = xmlBuilder.createElement("pose")  # pose标签
            posecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")
            pose.appendChild(posecontent)
            object.appendChild(pose)  # pose标签结束

            truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")  # truncated标签
            truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
            truncated.appendChild(truncatedContent)
            object.appendChild(truncated)  # truncated标签结束

            difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")  # difficult标签
            difficultcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")
            difficult.appendChild(difficultcontent)
            object.appendChild(difficult)  # difficult标签结束

            bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")  # bndbox标签
            xmin = xmlBuilder.createElement("xmin")  # xmin标签
            mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
            xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            xmin.appendChild(xminContent)
            bndbox.appendChild(xmin)  # xmin标签结束

            ymin = xmlBuilder.createElement("ymin")  # ymin标签
            mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
            yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            ymin.appendChild(yminContent)
            bndbox.appendChild(ymin)  # ymin标签结束

            xmax = xmlBuilder.createElement("xmax")  # xmax标签
            mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
            xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            xmax.appendChild(xmaxContent)
            bndbox.appendChild(xmax)  # xmax标签结束

            ymax = xmlBuilder.createElement("ymax")  # ymax标签
            mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
            ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            ymax.appendChild(ymaxContent)
            bndbox.appendChild(ymax)  # ymax标签结束

            object.appendChild(bndbox)  # bndbox标签结束

            annotation.appendChild(object)  # object标签结束

        f = open(xmlPath + name[0:-4] + ".xml", 'w')
        xmlBuilder.writexml(f, indent='\t', newl='\n', addindent='\t', encoding='utf-8')
        f.close()

if __name__ == "__main__":
    picPath = "C:/Users/86159/Desktop/VOC2007/JPEGImage/"  # 图片所在文件夹路径,后面的/一定要带上
    txtPath = "C:/Users/86159/Desktop/VOC2007/yolo/"  # txt所在文件夹路径,后面的/一定要带上
    xmlPath = "C:/Users/86159/Desktop/VOC2007/Annotations1/"  # xml文件保存路径,后面的/一定要带上
    makexml(picPath, txtPath, xmlPath)

        需注要意的是一定要将类别和名字对应好文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-783423.html

到了这里,关于labelimg标注的VOC格式标签xml文件和yolo格式标签txt文件相互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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • YOLO格式数据集(.txt)如何转换为VOC格式数据集(.xml)

    前言: 安装好python环境与编译器 转换: 将标注文件从文本格式( .txt )转换为 XML 格式( .xml )可以通过以下步骤完成: 解析文本标注文件:打开 .txt 文件,逐行读取每个标注,并解析边界框坐标和类别信息。 创建 XML 文件:使用 Python 的内置库 xml.etree.ElementTree 创建一个

    2024年02月12日
    浏览(47)
  • 将Yolo格式标注文件转换为VOC格式

    这篇文章主要参考博客Yolo标准数据集格式转Voc数据集中的代码,对原博客代码进行一定修改、添加注释,此外还在后面添加了我自己写的一段关于对转换后的标注文件进行整理的脚本代码。 Yolo标注的格式与VOC格式不同之处在于: (1)Yolo格式下的每张图片的所有包含的目标

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • YOLO目标检测——棉花病虫害数据集+已标注txt格式标签下载分享

    实际项目应用 :棉花病虫害防治 数据集说明 :棉花病虫害检测数据集,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富 标签说明 :使用lableimg标注软件标注,标注框质量高,含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签,分别存放在不同文件夹下,可以直接用于YOLO系列的目标检测

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • Yolov5数据集标签的txt格式与xml相互转换

    在使用yolov5制作数据集时,yolov5使用txt格式的标签,打标签的工具如labelimg使用的是xml格式的标签,需要进行数据集格式的转换: txt格式的数据集标签转为xml格式 xml格式的数据集标签转为txt格式

    2024年02月15日
    浏览(50)
  • 深度学习必备知识——模型数据集Yolo与Voc格式文件相互转化

    在深度学习中,第一步要做的往往就是 处理数据集 ,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴,数据集经常要用Voc格式的,比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会 数据集转化 的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化,附详细代码! Yolo数据集主要

    2024年01月17日
    浏览(50)
  • 关于目标检测任务中,YOLO(txt格式)标注文件的可视化

    本文是针对yolo标注格式txt文件的可视化脚本介绍  如果是VOC格式的xml文件,参考:关于目标检测任务中,XML(voc格式)标注文件的可视化 代码比较简单, 50行这样 。。。。 下面是代码的目录结构,1.jpeg 是数据图像,1.txt是对应的相对坐标信息和索引类别 result.png 是保存的绘制

    2024年02月03日
    浏览(70)
  • 数据格式转换(labelme、labelimg、yolo格式相互转换)

    👨‍💻 个人简介: 深度学习图像领域工作者 🎉 总结链接:              链接中主要是个人工作的总结,每个链接都是一些常用demo,代码直接复制运行即可。包括:                     📌 1.工作中常用深度学习脚本                     📌 2.to

    2023年04月23日
    浏览(49)
  • YOLO,VOC数据集标注格式

    YOLO数据集txt标注格式: 每个标签有五个数据,依次代表: 所标注内容的类别,数字与类别一一对应 归一化后中心点的x坐标 归一化后中心点的y坐标 归一化后目标框的宽度w 归一化后目标框的高度h 这里归一化是指除以原始图片的宽和高 VOC数据集xml标注格式 转换公式: VOC

    2023年04月08日
    浏览(72)
  • 统计数据集中目标大、中、小个数【需要用到yolo的txt标注文件数据,其他格式数据不一定适用】

    统计数据集中目标大、中、小个数 最近看到一篇论文,其中在数据集介绍部分统计了大、中、小目标信息。因此,为了获取数据集的统计信息,我参考了作者写的代码基于tensorpack统计coco数据集中大、中、小目标的数量 精简版代码如下(内有多个参数需要修改,仔细查看注释

    2024年02月13日
    浏览(48)
  • 数据集格式相互转换——CoCo、VOC、YOLO、TT100K

    将annotations目录下的所有xml标注文件按coco格式写入了json文件中。 此处得到的是全部的标签信息,可根据如下代码进行train、val和test的比例划分: train和val同理。 train、val和test分别执行一次即可。 以上代码参考自博文数据转换。

    2023年04月09日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包