coco与voc相互转化
把LabelImg標注的YOLO格式標簽轉化為VOC格式標簽 和 把VOC格式標簽轉化為YOLO格式標簽
點亮～黑夜 2020-07-07 11:08:24 ?3537 ?已收藏 90
分類專欄： 19—目標檢測 文章標簽： voc yolo
版權
把LabelImg標注的YOLO格式標簽轉化為VOC格式標簽 和 把VOC格式標簽轉化為YOLO格式標簽
文章目錄：
1 用LabelImgvoc和yolo標注標簽格式說明
1.1 LabelImg標注的VOC數據格式
1.2 LabelImg標注的YOLO數據格式
2 voc轉換為yolo格式計算
3 yolo轉換為voc格式計算
4 yolo格式標簽轉化為voc格式標簽代碼
5 VOC格式標簽轉化為YOLO格式標簽代碼
1 用LabelImgvoc和yolo標注標簽格式說明
關于LabelImg工具的使用，參考
1.1 LabelImg標注的VOC數據格式
VOC數據格式，會直接把每張圖片標注的標簽信息保存到一個xml文件中
例如：我們上面標注的JPEGImage/000001.jpg圖片，標注的標簽信息會保存到Annotation/000001.xml文件中，000001.xml中的信息如下：
<annotation>
?? ?<folder>JPEGImage</folder>
?? ?<filename>000000.jpg</filename>
?? ?<path>D:\ZF\2_ZF_data\3_stamp_data\標注公章數據\JPEGImage\000000.jpg</path>
?? ?<source>
?? ??? ?<database>Unknown</database>
?? ?</source>
?? ?<size>
?? ??? ?<width>500</width>
?? ??? ?<height>402</height>
?? ??? ?<depth>3</depth>
?? ?</size>
?? ?<segmented>0</segmented>
?? ?<object>
?? ??? ?<name>circle_red</name>
?? ??? ?<pose>Unspecified</pose>
?? ??? ?<truncated>0</truncated>
?? ??? ?<difficult>0</difficult>
?? ??? ?<bndbox>
?? ??? ??? ?<xmin>168</xmin>
?? ??? ??? ?<ymin>2</ymin>
?? ??? ??? ?<xmax>355</xmax>
?? ??? ??? ?<ymax>186</ymax>
?? ??? ?</bndbox>
?? ?</object>
?? ?<object>
?? ??? ?<name>circle_red</name>
?? ??? ?<pose>Unspecified</pose>
?? ??? ?<truncated>0</truncated>
?? ??? ?<difficult>0</difficult>
?? ??? ?<bndbox>
?? ??? ??? ?<xmin>2</xmin>
?? ??? ??? ?<ymin>154</ymin>
?? ??? ??? ?<xmax>208</xmax>
?? ??? ??? ?<ymax>367</ymax>
?? ??? ?</bndbox>
?? ?</object>
?? ?<object>
?? ??? ?<name>circle_red</name>
?? ??? ?<pose>Unspecified</pose>
?? ??? ?<truncated>0</truncated>
?? ??? ?<difficult>0</difficult>
?? ??? ?<bndbox>
?? ??? ??? ?<xmin>305</xmin>
?? ??? ??? ?<ymin>174</ymin>
?? ??? ??? ?<xmax>493</xmax>
?? ??? ??? ?<ymax>364</ymax>
?? ??? ?</bndbox>
?? ?</object>
</annotation>
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xml中的關鍵信息說明：
圖片的名字
每個目標的標定框坐標：即左上角的坐標和右下角的坐標
xmin
ymin
xmax
ymax
1.2 LabelImg標注的YOLO數據格式
YOLO數據格式，會直接把每張圖片標注的標簽信息保存到一個txt文件中
例如：我們上面標注的JPEGImage/000001.jpg圖片，標注的標簽信息會保存到Annotation/000001.txt文件中（同時會生成一個classes.txt文件，也保存到Annotation/classes.txt），000001.txt中的信息如下：
0 0.521000 0.235075 0.362000 0.450249
0 0.213000 0.645522 0.418000 0.519900
0 0.794000 0.665423 0.376000 0.470149
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txt中信息說明：
每一行代表標注的一個目標
第一個數代表標注目標的標簽，第一目標circle_red，對應數字就是0
后面的四個數代表標注框的中心坐標和標注框的相對寬和高（進行了歸一化，如何歸一化可以參考我的這篇博客中的介紹）
五個數據從左到右以此為：c l a s s _ i n d e x , x _ c e n t e r , y _ c e n t e r , w , h class\_index, x\_center, y\_center, w, hclass_index,x_center,y_center,w,h。（后面的四個數據都是歸一化的）
同時會生成一個Annotation/classes.txt實際類別文件classes.txt，里面的內容如下：
circle_red
circle_gray
rectangle_red
rectangle_gray
fingeprint_red
fingeprint_gray
other
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2 voc轉換為yolo格式計算
標注好的VOC格式的標簽xml文件，存儲的主要信息為：
圖片的名字
圖片的高height、寬width、通道depth
標定框的坐標位置：xmin、ymin、xmax、ymax
例如下圖代表的是一樣圖片：
紅框代表的是原圖大小：height=8，width=8
藍框代表的是標注物體的框：左上角坐標為 (xmin, ymin)=(2,2)，右下角的坐標為 (xmax, ymax)=(6,6)
而voc_label.py目的就是把標注為VOC格式數據轉化為標注為yolo格式數據：
VOC格式標簽：圖片的實際寬和高，標注框的左上角和右下角坐標
YOLO格式標簽：標注框的中心坐標（歸一化的），標注框的寬和高（歸一化的）
VOC格式標簽轉換為YOLO格式標簽計算公式：
框中心的實際坐標（x, y）：（一般可能還會在后面減去1）
x _ c e n t e r = x m a x + x m i n 2 = 6 + 2 2 = 4 x\_center=\frac{xmax+xmin}{2}=\frac{6+2}{2}=4
x_center=?
2
xmax+xmin
??? ?
?=?
2
6+2
??? ?
?=4
y _ c e n t e r = y m a x + y m i n 2 = 6 + 2 2 = 4 y\_center=\frac{ymax+ymin}{2}=\frac{6+2}{2}=4
y_center=?
2
ymax+ymin
??? ?
?=?
2
6+2
??? ?
?=4
框歸一化后的中心坐標（x, y）：
x = x _ c e n t e r w i d t h = 4 8 = 0.5 x=\frac{x\_center}{width}=\frac{4}{8}=0.5
x=?
width
x_center
??? ?
?=?
8
4
??? ?
?=0.5
y = y _ c e n t e r h e i g h t = 4 8 = 0.5 y=\frac{y\_center}{height}=\frac{4}{8}=0.5
y=?
height
y_center
??? ?
?=?
8
4
??? ?
?=0.5
框的高和框（歸一化的）：
w = x m a x ? x m i n w i d t h = 6 ? 2 8 = 0.5 w=\frac{xmax-xmin}{width}=\frac{6-2}{8}=0.5
w=?
width
xmax?xmin
??? ?
?=?
8
6?2
??? ?
?=0.5
h = y m a x ? y m i n h e i g h t = 6 ? 2 8 = 0.5 h=\frac{ymax-ymin}{height}=\frac{6-2}{8}=0.5
h=?
height
ymax?ymin
??? ?
?=?
8
6?2
??? ?
?=0.5
3 yolo轉換為voc格式計算
voc中保存的坐標信息為：xmin, ymin, xmax, ymax，所以只要根據上面的公式，推導出這四個值即可，推導如下：
推導：xmin, xmax
{ x m a x + x m i n = 2 x _ c e n t e r x m a x ? x m i n = w ? w i d t h
{xmax+xmin=2x_centerxmax?xmin=w?width
{xmax+xmin=2x_centerxmax?xmin=w?width
{?
xmax+xmin=2x_center
xmax?xmin=w?width
??? ?
?
{ 2 x m a x = 2 x _ c e n t e r + w ? w i d t h = > x m a x = x _ c e n t e r + 1 2 ? w ? w i d t h 2 x m i n = 2 x _ c e n t e r ? w ? w i d t h = > x m i n = x _ c e n t e r ? 1 2 ? w ? w i d t h
{2xmax=2x_center+w?width=>xmax=x_center+12?w?width2xmin=2x_center?w?width=>xmin=x_center?12?w?width
{2xmax=2x_center+w?width=>xmax=x_center+12?w?width2xmin=2x_center?w?width=>xmin=x_center?12?w?width
{?
2xmax=2x_center+w?width=>xmax=x_center+?
2
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??? ?
??w?width
2xmin=2x_center?w?width=>xmin=x_center??
2
1
??? ?
??w?width
??? ?
?
推導：ymin, ymax
{ y m a x + y m i n = 2 y _ c e n t e r y m a x ? y m i n = y ? h e i g h t
{ymax+ymin=2y_centerymax?ymin=y?height
{ymax+ymin=2y_centerymax?ymin=y?height
{?
ymax+ymin=2y_center
ymax?ymin=y?height
??? ?
?
{ 2 y m a x = 2 y _ c e n t e r + h ? h e i g h t = > y m a x = y _ c e n t e r + 1 2 ? h ? h e i g h t 2 y m i n = 2 y _ c e n t e r ? h ? h e i g h t = > y m i n = y _ c e n t e r ? 1 2 ? h ? h e i g h t
{2ymax=2y_center+h?height=>ymax=y_center+12?h?height2ymin=2y_center?h?height=>ymin=y_center?12?h?height
{2ymax=2y_center+h?height=>ymax=y_center+12?h?height2ymin=2y_center?h?height=>ymin=y_center?12?h?height
{?
2ymax=2y_center+h?height=>ymax=y_center+?
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??? ?
??h?height
2ymin=2y_center?h?height=>ymin=y_center??
2
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??? ?
??h?height
??? ?
?
4 yolo格式標簽轉化為voc格式標簽代碼
代碼是把txt標簽轉化為voc標簽
代碼支持一個標簽文件中有多個目標
__Author__ = "Shliang"
__Email__ = "shliang0603@gmail.com"
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from xml.dom.minidom import Document
import cv2
'''
import xml
xml.dom.minidom.Document().writexml()
def writexml(self,
? ? ? ? ? ? ?writer: Any,
? ? ? ? ? ? ?indent: str = "",
? ? ? ? ? ? ?addindent: str = "",
? ? ? ? ? ? ?newl: str = "",
? ? ? ? ? ? ?encoding: Any = None) -> None
'''
class YOLO2VOCConvert:
? ? def __init__(self, txts_path, xmls_path, imgs_path):
? ? ? ? self.txts_path = txts_path ? # 標注的yolo格式標簽文件路徑
? ? ? ? self.xmls_path = xmls_path ? # 轉化為voc格式標簽之后保存路徑
? ? ? ? self.imgs_path = imgs_path ? # 讀取讀片的路徑個圖片名字，存儲到xml標簽文件中
? ? ? ? self.classes = ["shirt", "non_shirt", "western_style_clothes", "coat", "down_filled_coat",
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? "cotton", "sweater", "silk_scarf", "tie", "bow_tie"]
? ? # 從所有的txt文件中提取出所有的類別， yolo格式的標簽格式類別為數字 0,1,...
? ? # writer為True時，把提取的類別保存到'./Annotations/classes.txt'文件中
? ? def search_all_classes(self, writer=False):
? ? ? ? # 讀取每一個txt標簽文件，取出每個目標的標注信息
? ? ? ? all_names = set()
? ? ? ? txts = os.listdir(self.txts_path)
? ? ? ? # 使用列表生成式過濾出只有后綴名為txt的標簽文件
? ? ? ? txts = [txt for txt in txts if txt.split('.')[-1] == 'txt']
? ? ? ? print(len(txts), txts)
? ? ? ? # 11 ['0002030.txt', '0002031.txt', ... '0002039.txt', '0002040.txt']
? ? ? ? for txt in txts:
? ? ? ? ? ? txt_file = os.path.join(self.txts_path, txt)
? ? ? ? ? ? with open(txt_file, 'r') as f:
? ? ? ? ? ? ? ? objects = f.readlines()
? ? ? ? ? ? ? ? for object in objects:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object = object.strip().split(' ')
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(object) ?# ['2', '0.506667', '0.553333', '0.490667', '0.658667']
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? all_names.add(int(object[0]))
? ? ? ? ? ? # print(objects) ?# ['2 0.506667 0.553333 0.490667 0.658667\n', '0 0.496000 0.285333 0.133333 0.096000\n', '8 0.501333 0.412000 0.074667 0.237333\n']
? ? ? ? print("所有的類別標簽：", all_names, "共標注數據集：%d張" % len(txts))
? ? ? ? # 把從xmls標簽文件中提取的類別寫入到'./Annotations/classes.txt'文件中
? ? ? ? # if writer:
? ? ? ? # ? ? with open('./Annotations/classes.txt', 'w') as f:
? ? ? ? # ? ? ? ? for label in all_names:
? ? ? ? # ? ? ? ? ? ? f.write(label + '\n')
? ? ? ? return list(all_names)
? ? def yolo2voc(self):
? ? ? ? # 創建一個保存xml標簽文件的文件夾
? ? ? ? if not os.path.exists(self.xmls_path):
? ? ? ? ? ? os.mkdir(self.xmls_path)
? ? ? ? # # 讀取每張圖片，獲取圖片的尺寸信息（shape）
? ? ? ? # imgs = os.listdir(self.imgs_path)
? ? ? ? # for img_name in imgs:
? ? ? ? # ? ? img = cv2.imread(os.path.join(self.imgs_path, img_name))
? ? ? ? # ? ? height, width, depth = img.shape
? ? ? ? # ? ? # print(height, width, depth) ? # h 就是多少行（對應圖片的高度）， w就是多少列（對應圖片的寬度）
? ? ? ? #
? ? ? ? # # 讀取每一個txt標簽文件，取出每個目標的標注信息
? ? ? ? # all_names = set()
? ? ? ? # txts = os.listdir(self.txts_path)
? ? ? ? # # 使用列表生成式過濾出只有后綴名為txt的標簽文件
? ? ? ? # txts = [txt for txt in txts if txt.split('.')[-1] == 'txt']
? ? ? ? # print(len(txts), txts)
? ? ? ? # # 11 ['0002030.txt', '0002031.txt', ... '0002039.txt', '0002040.txt']
? ? ? ? # for txt_name in txts:
? ? ? ? # ? ? txt_file = os.path.join(self.txts_path, txt_name)
? ? ? ? # ? ? with open(txt_file, 'r') as f:
? ? ? ? # ? ? ? ? objects = f.readlines()
? ? ? ? # ? ? ? ? for object in objects:
? ? ? ? # ? ? ? ? ? ? object = object.strip().split(' ')
? ? ? ? # ? ? ? ? ? ? print(object) ?# ['2', '0.506667', '0.553333', '0.490667', '0.658667']
? ? ? ? # 把上面的兩個循環改寫成為一個循環：
? ? ? ? imgs = os.listdir(self.imgs_path)
? ? ? ? txts = os.listdir(self.txts_path)
? ? ? ? txts = [txt for txt in txts if not txt.split('.')[0] == "classes"] ?# 過濾掉classes.txt文件
? ? ? ? print(txts)
? ? ? ? # 注意，這里保持圖片的數量和標簽txt文件數量相等，且要保證名字是一一對應的 ? (后面改進，通過判斷txt文件名是否在imgs中即可)
? ? ? ? if len(imgs) == len(txts): ? # 注意：./Annotation_txt 不要把classes.txt文件放進去
? ? ? ? ? ? map_imgs_txts = [(img, txt) for img, txt in zip(imgs, txts)]
? ? ? ? ? ? txts = [txt for txt in txts if txt.split('.')[-1] == 'txt']
? ? ? ? ? ? print(len(txts), txts)
? ? ? ? ? ? for img_name, txt_name in map_imgs_txts:
? ? ? ? ? ? ? ? # 讀取圖片的尺度信息
? ? ? ? ? ? ? ? print("讀取圖片：", img_name)
? ? ? ? ? ? ? ? img = cv2.imread(os.path.join(self.imgs_path, img_name))
? ? ? ? ? ? ? ? height_img, width_img, depth_img = img.shape
? ? ? ? ? ? ? ? print(height_img, width_img, depth_img) ? # h 就是多少行（對應圖片的高度）， w就是多少列（對應圖片的寬度）
? ? ? ? ? ? ? ? # 獲取標注文件txt中的標注信息
? ? ? ? ? ? ? ? all_objects = []
? ? ? ? ? ? ? ? txt_file = os.path.join(self.txts_path, txt_name)
? ? ? ? ? ? ? ? with open(txt_file, 'r') as f:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? objects = f.readlines()
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for object in objects:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object = object.strip().split(' ')
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? all_objects.append(object)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(object) ?# ['2', '0.506667', '0.553333', '0.490667', '0.658667']
? ? ? ? ? ? ? ? # 創建xml標簽文件中的標簽
? ? ? ? ? ? ? ? xmlBuilder = Document()
? ? ? ? ? ? ? ? # 創建annotation標簽，也是根標簽
? ? ? ? ? ? ? ? annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")
? ? ? ? ? ? ? ? # 給標簽annotation添加一個子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? xmlBuilder.appendChild(annotation)
? ? ? ? ? ? ? ? # 創建子標簽folder
? ? ? ? ? ? ? ? folder = xmlBuilder.createElement("folder")
? ? ? ? ? ? ? ? # 給子標簽folder中存入內容，folder標簽中的內容是存放圖片的文件夾，例如：JPEGImages
? ? ? ? ? ? ? ? folderContent = xmlBuilder.createTextNode(self.imgs_path.split('/')[-1]) ?# 標簽內存
? ? ? ? ? ? ? ? folder.appendChild(folderContent) ?# 把內容存入標簽
? ? ? ? ? ? ? ? annotation.appendChild(folder) ? # 把存好內容的folder標簽放到 annotation根標簽下
? ? ? ? ? ? ? ? # 創建子標簽filename
? ? ? ? ? ? ? ? filename = xmlBuilder.createElement("filename")
? ? ? ? ? ? ? ? # 給子標簽filename中存入內容，filename標簽中的內容是圖片的名字，例如：000250.jpg
? ? ? ? ? ? ? ? filenameContent = xmlBuilder.createTextNode(txt_name.split('.')[0] + '.jpg') ?# 標簽內容
? ? ? ? ? ? ? ? filename.appendChild(filenameContent)
? ? ? ? ? ? ? ? annotation.appendChild(filename)
? ? ? ? ? ? ? ? # 把圖片的shape存入xml標簽中
? ? ? ? ? ? ? ? size = xmlBuilder.createElement("size")
? ? ? ? ? ? ? ? # 給size標簽創建子標簽width
? ? ? ? ? ? ? ? width = xmlBuilder.createElement("width") ?# size子標簽width
? ? ? ? ? ? ? ? widthContent = xmlBuilder.createTextNode(str(width_img))
? ? ? ? ? ? ? ? width.appendChild(widthContent)
? ? ? ? ? ? ? ? size.appendChild(width) ? # 把width添加為size的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? # 給size標簽創建子標簽height
? ? ? ? ? ? ? ? height = xmlBuilder.createElement("height") ?# size子標簽height
? ? ? ? ? ? ? ? heightContent = xmlBuilder.createTextNode(str(height_img)) ?# xml標簽中存入的內容都是字符串
? ? ? ? ? ? ? ? height.appendChild(heightContent)
? ? ? ? ? ? ? ? size.appendChild(height) ?# 把width添加為size的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? # 給size標簽創建子標簽depth
? ? ? ? ? ? ? ? depth = xmlBuilder.createElement("depth") ?# size子標簽width
? ? ? ? ? ? ? ? depthContent = xmlBuilder.createTextNode(str(depth_img))
? ? ? ? ? ? ? ? depth.appendChild(depthContent)
? ? ? ? ? ? ? ? size.appendChild(depth) ?# 把width添加為size的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? annotation.appendChild(size) ? # 把size添加為annotation的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? # 每一個object中存儲的都是['2', '0.506667', '0.553333', '0.490667', '0.658667']一個標注目標
? ? ? ? ? ? ? ? for object_info in all_objects:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 開始創建標注目標的label信息的標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object = xmlBuilder.createElement("object") ?# 創建object標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建label類別標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建name標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? imgName = xmlBuilder.createElement("name") ?# 創建name標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? imgNameContent = xmlBuilder.createTextNode(self.classes[int(object_info[0])])
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? imgName.appendChild(imgNameContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object.appendChild(imgName) ?# 把name添加為object的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建pose標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pose = xmlBuilder.createElement("pose")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? poseContent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pose.appendChild(poseContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object.appendChild(pose) ?# 把pose添加為object的標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建truncated標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? truncated.appendChild(truncatedContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object.appendChild(truncated)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建difficult標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? difficultContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? difficult.appendChild(difficultContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object.appendChild(difficult)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 先轉換一下坐標
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # (objx_center, objy_center, obj_width, obj_height)->(xmin，ymin, xmax,ymax)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x_center = float(object_info[1])*width_img + 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? y_center = float(object_info[2])*height_img + 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xminVal = int(x_center - 0.5*float(object_info[3])*width_img) ? # object_info列表中的元素都是字符串類型
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? yminVal = int(y_center - 0.5*float(object_info[4])*height_img)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmaxVal = int(x_center + 0.5*float(object_info[3])*width_img)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymaxVal = int(y_center + 0.5*float(object_info[4])*height_img)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 創建bndbox標簽(三級標簽)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 在bndbox標簽下再創建四個子標簽(xmin，ymin, xmax,ymax) 即標注物體的坐標和寬高信息
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 在voc格式中，標注信息：左上角坐標（xmin, ymin） （xmax, ymax）右下角坐標
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 1、創建xmin標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin = xmlBuilder.createElement("xmin") ?# 創建xmin標簽（四級標簽）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(xminVal))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmin.appendChild(xminContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bndbox.appendChild(xmin)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 2、創建ymin標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin = xmlBuilder.createElement("ymin") ?# 創建ymin標簽（四級標簽）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(yminVal))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymin.appendChild(yminContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bndbox.appendChild(ymin)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 3、創建xmax標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmax = xmlBuilder.createElement("xmax") ?# 創建xmax標簽（四級標簽）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(xmaxVal))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xmax.appendChild(xmaxContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bndbox.appendChild(xmax)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 4、創建ymax標簽
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymax = xmlBuilder.createElement("ymax") ?# 創建ymax標簽（四級標簽）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(ymaxVal))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ymax.appendChild(ymaxContent)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bndbox.appendChild(ymax)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? object.appendChild(bndbox)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? annotation.appendChild(object) ?# 把object添加為annotation的子標簽
? ? ? ? ? ? ? ? f = open(os.path.join(self.xmls_path, txt_name.split('.')[0]+'.xml'), 'w')
? ? ? ? ? ? ? ? xmlBuilder.writexml(f, indent='\t', newl='\n', addindent='\t', encoding='utf-8')
? ? ? ? ? ? ? ? f.close()
if __name__ == '__main__':
? ? txts_path1 = './Annotations_txt'
? ? xmls_path1 = './Annotations_xml'
? ? imgs_path1 = './JPEGImages'
? ? yolo2voc_obj1 = YOLO2VOCConvert(txts_path1, xmls_path1, imgs_path1)
? ? labels = yolo2voc.search_all_classes()
? ? print('labels: ', labels)
? ? yolo2voc_obj1.yolo2voc()
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5 VOC格式標簽轉化為YOLO格式標簽代碼
代碼參考
Github yolov3：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/scripts/voc_label.py
YOLO官網：https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
把標注的VOC格式的.xml標簽文件，轉化為YOLO格式的txt標簽文件
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
# classes = ['hard_hat', 'other', 'regular', 'long_hair', 'braid', 'bald', 'beard']
def convert(size, box):
? ? # size=(width, height) ?b=(xmin, xmax, ymin, ymax)
? ? # x_center = (xmax+xmin)/2 ? ? ? ?y_center = (ymax+ymin)/2
? ? # x = x_center / width ? ? ? ? ? ?y = y_center / height
? ? # w = (xmax-xmin) / width ? ? ? ? h = (ymax-ymin) / height
? ??
? ? 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]
? ??
? ? # print(x, y, w, h)
? ? 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__":
? ? # 測試程序
? ? # classes = ['hard_hat', 'other', 'regular', 'long_hair', 'braid', 'bald', 'beard']
? ? # xml_files = r'D:\ZF\1_ZF_proj\3_腳本程序\2_voc格式轉yolo格式\voc_labels'
? ? # save_txt_files = r'D:\ZF\1_ZF_proj\3_腳本程序\2_voc格式轉yolo格式\yolo_labels'
? ? # convert_annotation(xml_files, save_txt_files, classes)
? ? #====================================================================================================
? ? # 把帽子頭發胡子的voc的xml標簽文件轉化為yolo的txt標簽文件
? ? # 1、帽子頭發胡子的類別
? ? classes1 = ['hard_hat', 'other', 'regular', 'long_hair', 'braid', 'bald', 'beard']
? ? # 2、voc格式的xml標簽文件路徑
? ? xml_files1 = r'D:\ZF\2_ZF_data\19_Yolov5_dataset\VOCdevkit_hat_hair_beard_補過標簽_合并類別\VOC2007\Annotations_合并類別之后的標簽'
? ? # 3、轉化為yolo格式的txt標簽文件存儲路徑
? ? save_txt_files1 = r'D:\ZF\2_ZF_data\19_Yolov5_dataset\VOCdevkit_hat_hair_beard_yolo\labels'
? ? convert_annotation(xml_files1, save_txt_files1, classes1)
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版權聲明：本文為CSDN博主「點亮～黑夜」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/107175968
總結
以上是生活随笔為你收集整理的coco与voc相互转化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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