临沂网站制作加速企业发展,长治专业做网站,线上推广是做什么的,白云网站开发本文简述了目标检测xml格式标注的内容#xff0c;以及yolo系列模型所需的txt格式标注的内容。并提供了一个简单的#xff0c;可以将xml格式标注文件转换为txt格式标注文件的python脚本。 1. xml格式文件内容 size标签下为图片信息#xff0c;包括 width … 本文简述了目标检测xml格式标注的内容以及yolo系列模型所需的txt格式标注的内容。并提供了一个简单的可以将xml格式标注文件转换为txt格式标注文件的python脚本。 1. xml格式文件内容 size标签下为图片信息包括 width 图片宽度height 图片高度 object标签下为图片中每个目标的信息包括 name 标注的目标类别名称xmin 目标检测框横坐标最小值ymin目标检测框纵坐标最小值xmax目标检测框横坐标最大值ymax目标检测框纵坐标最大值。 2. yolo系列模型需要的txt格式标注 其中每行为图片中一个目标的相关信息包含5个字段分别为
1类别编号直接用名称会报错名称转编号可参考如下脚本
待补充
2图框中心点的相对横坐标x即图框中心点横坐标/图片宽度
3图框中心点的相对纵坐标
4图框相对宽度即图框宽度/图片宽度
5图框相对高度。 3. 转换思路 对每一个xml文件进行解析提取出图片的长宽。对每张图片提取出每个目标的类别及其检测框定位点的坐标值。按照相应计算逻辑计算出txt格式标注所需的信息并输出保存为txt文件。
具体代码如下
import os
import xml.etree.ElementTree as ET# xml文件路径
xml_path D:/dataset/yolo/Annotations_simple/test/
# 生成的txt文件路径
txt_path D:/pycharm_project/deeplearn/datasets/labels/test2/# 转换函数
def xml_to_txt(xml_path, txt_path)::param xml_path: xml格式标注文件所在目录:param txt_path: 生成的txt格式标注文件所在目录# 读取文件夹下所有xml文件files os.listdir(xml_path)files [f for f in files if f.endswith(.xml)]for file in files:# 解析XML文件tree ET.parse(xml_path file)root tree.getroot()# 获取图像宽度和高度size root.find(size)w int(size.find(width).text)h int(size.find(height).text)# c int(size.find(depth).text)# 遍历XML文件中的每个目标for obj in root.iter(object):cls obj.find(name).text # 获取类别名称xmlbox obj.find(bndbox) # 获取每个目标检测框信息b (float(xmlbox.find(xmin).text),float(xmlbox.find(xmax).text),float(xmlbox.find(ymin).text),float(xmlbox.find(ymax).text),)# 转换坐标通过自行编写的convert函数转换成txt标注所需信息bb convert((w, h), b)# 写入YOLO格式标注txt文件txt_file_name file[:-4] .txt # 生成的txt格式文件名即将原文件名的 .xml 替换成 .txtwith open(txt_path txt_file_name, a) as f:f.write(f{cls} {bb[0]} {bb[1]} {bb[2]} {bb[3]}\n)# xml标注信息转换成txt标注所需信息
def convert(size, box):将边界框坐标从VOC格式转换为YOLO格式size: 图片鹅宽高格式为(width,height)box: xlm文件目标检测框信息格式为 (x_min,x_max,y_min,y_max)return: 返回txt标注所需信息格式为 (x,y,w,h)分别表示 检测框中心点的相对横坐标x即检测框中心点横坐标/图片宽度检测框中心点的相对纵坐标y检测框框相对宽度即检测框框宽度/图片宽度检测框相对高度dw 1. / size[0]dh 1. / size[1]x (box[0] box[1]) / 2.0 ## 检测框中心点横坐标y (box[2] box[3]) / 2.0 ## 检测框中心点纵坐标w box[1] - box[0] ## 检测框高度h box[3] - box[2] ## 检测框宽度## 计算相应的相对值x x * dww w * dwy y * dhh h * dhreturn (x, y, w, h)# 执行转换函数
xml_to_txt(xml_path, txt_path)
