yolo格式数据集处理（xml转txt）

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前言

YOLO网络的数据集是txt文本，当我们想训练一些模型，在网上找的数据都是xml格式，这时候我们需要对数据进行处理，得到我们想要的数据格式。

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一、数据处理流程

1.读取xml文件，解析xml 得到图片的宽，高，标定框的坐标信息
2.数据归一化
3.写入txt文件

二、xml文件数据格式

上图所示，是我截取xml文件的部分数据，我们只需要得到size中的width，height和bndbox中的坐标信息。

三、代码

import os
import glob
import xml.etree.ElementTree as ET

xml_file=r'E:\桌面\资料\cv4\数据集\voc数据集\Annotations'

l=['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog',
        'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']

def convert(box,dw,dh):
    x=(box[0]+box[2])/2.0
    y=(box[1]+box[3])/2.0
    w=box[2]-box[0]
    h=box[3]-box[1]

    x=x/dw
    y=y/dh
    w=w/dw
    h=h/dh

    return x,y,w,h

def f(name_id):
    xml_o=open(r'E:\桌面\资料\cv4\数据集\voc数据集\Annotations\%s.xml'%name_id)
    txt_o=open(r'E:\桌面\资料\cv4\数据集\voc数据集\labels1\%s.txt'%name_id,'w')

    pares=ET.parse(xml_o)
    root=pares.getroot()
    objects=root.findall('object')
    size=root.find('size')
    dw=int(size.find('width').text)
    dh=int(size.find('height').text)

    for obj in objects :
        c=l.index(obj.find('name').text)
        bnd=obj.find('bndbox')

        b=(float(bnd.find('xmin').text),float(bnd.find('ymin').text),
           float(bnd.find('xmax').text),float(bnd.find('ymax').text))

        x,y,w,h=convert(b,dw,dh)

        write_t="{} {:.5f} {:.5f} {:.5f} {:.5f}\n".format(c,x,y,w,h)
        txt_o.write(write_t)

    xml_o.close()
    txt_o.close()

name=glob.glob(os.path.join(xml_file,"*.xml"))
for i in name :
    name_id=os.path.basename(i)[:-4]
    f(name_id)

总结

以上就是xml转txt文件的全部内容，在使用过程中出现什么问题，可以在评论区留言。