目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt_xml转yolo

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XML:即可扩展标记语言，XML全称是Extensible Markup Language，中文译为可扩展的标记语言，它是SGML（标准通用标记语言）的一个子集，与hxml文件不同的是， XML的作用只是数据保存和数据交换。XML是互联网数据传输的重要工具，它可以跨越互联网任何的平台，不受编程语言和操作系统的限制，可以说它是一个拥有互联网最高级别通行证的数据携带者。xml是当前处理结构化文档信息中相当给力的技术，XML有助于在服务器之间穿梭结构化数据，这使得开发人员更加得心应手的控制数据的存储和传输。

XML用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。XML是标准通用标记语言（SGML）的子集，非常适合Web传输。XML提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据。

XML命名规则

 XML 元素必须遵循以下命名规则：

 1、名称可以含字母、数字以及其他的字符
 2、名称不能以数字或者标点符号开始
 3、名称不能以字符 “xml”（或者 XML、Xml）开始
 4、名称不能包含空格
 5、可使用任何名称，没有保留的字词

将VOC数据集中的xml格式转换为YOLOv5的txt格式，代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
 
import pickle
import os
from os import listdir , getcwd
from os.path import join
import glob
 
classes = ["cone tank", "water horse bucket"]
 
def convert(size, box):
 
    dw = 1.0/size[0]
    dh = 1.0/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_name):
    in_file = open('./indata/'+image_name[:-3]+'xml') #xml文件路径
    out_file = open('./labels/train/'+image_name[:-3]+'txt', 'w') #转换后的txt文件存放路径
    f = open('./indata/'+image_name[:-3]+'xml')
    xml_text = f.read()
    root = ET.fromstring(xml_text)
    f.close()
    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:
            print(cls)
            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')
 
wd = getcwd()
 
if __name__ == '__main__':
 
    for image_path in glob.glob("./images/train/*.jpg"): #每一张图片都对应一个xml文件这里写xml对应的图片的路径
        image_name = image_path.split('\\')[-1]
        convert_annotation(image_name)

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