在使用yolo进行深度学习训练时,我们所使用的标签文件都是txt格式的,但是有的人使用的标注软件生成的可能是xml文件,那么就需要使用python工具写一个格式转换脚本。
首先导入库,并定义标注的图片地址、生成的标签文件xml地址、存储结果txt的地址。
import cv2
import os
import math
import xml.dom.minidom
path_img = r'/home/pc/下载/qq_file/test/img/'
path_xml = r'/home/pc/下载/qq_file/test/xml/'
path_txt = r'/home/pc/下载/qq_file/test/txt/'
files = os.listdir(path_xml)这句话的files存储了path_xml路径下的所有xml文件
if __name__ == "__main__":
files = os.listdir(path_xml)
print("文件数量: " + str(len(files)))
for file in files:
print(file)
如上代码的file打印结果就应该为目标文件夹下所有xml文件的文件名,如246.xml。
if __name__ == "__main__":
files = os.listdir(path_xml)
print("文件数量: " + str(len(files)))
for file in files:
print(file)
xmlname = file.split('.')
txtname = xmlname[0] + '.txt'
imgname = xmlname[0] + '.jpg'
txtpath = path_txt + txtname
imgpath = path_img + imgname
xmlpath = path_xml + xmlname[0] + '.' + xmlname[1]
接下来用" . "来分割xml文件的文件名和后缀,其中xmlname[0] = 文件名,xmlname[1] = xml。由此可以定义每一个xml、txt、jpg的路径。
if __name__ == "__main__":
files = os.listdir(path_xml)
print("文件数量: " + str(len(files)))
for file in files:
print(file)
xmlname = file.split('.')
txtname = xmlname[0] + '.txt'
imgname = xmlname[0] + '.jpg'
txtpath = path_txt + txtname
imgpath = path_img + imgname
xmlpath = path_xml + xmlname[0] + '.' + xmlname[1]
# print(xmlpath)
file_txt = open(txtpath, 'w+')
frame = cv2.imread(imgpath)
pixel_size = frame.shape[0]
print(pixel_size)
接下来定义file_txt为文件夹下每一个txt文件,并可进行write操作。
# 将解析xml文件的结果存在dom变量下
dom = xml.dom.minidom.parse(xmlpath)
# 获取xml文件的根元素
root = dom.documentElement
objects = root.getElementsByTagName('object')
for obj in objects:
name = obj.getElementsByTagName('name')[0] # [0]可能代表包含标签数值的一个集合(这里可能包含标签数值,地址等)
if name.childNodes[0].data == 'armor_red': # 通过调用name.childNodes[0].data方法获取标签数值
file_txt.write('0 ')
elif name.childNodes[0].data == 'full_red':
file_txt.write('1 ')
elif name.childNodes[0].data == 'R_red':
file_txt.write('2 ')
else:
print(file + ":label error")
robodbox = obj.getElementsByTagName('robodbox')
cx = obj.getElementsByTagName('cx')[0]
cy = obj.getElementsByTagName('cy')[0]
w = obj.getElementsByTagName('w')[0]
h = obj.getElementsByTagName('h')[0]
angle = obj.getElementsByTagName('angle')[0]
# print(f"cx = {cx.childNodes[0]}, cy = {cy.childNodes[0].data}, w = {w.childNodes[0].data}, h = {h.childNodes[0].data}, "
# f"angle = {angle.childNodes[0].data}")
temp_cx = str(float(cx.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_cy = str(float(cy.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_h = str(float(h.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_w = str(float(w.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_angle = str(float(angle.childNodes[0].data) / math.pi*180)
接下来对xml文件进行解析,调用dom = xml.dom.minidom.parse(xmlpath),将解析xml文件的结果存在dom变量下;root = dom.documentElement,获取xml文件的根元素root;objects = root.getElementsByTagName('object'),获得object;使用for循环遍历每一个object,使用name = obj.getElementsByTagName('name')[0]来获得每一个object的name,这里[0]可能代表包含标签数值的一个集合(这里可能包含标签数值,地址等),然后判断
if name.childNodes[0].data == 'armor_red'
file_txt.write('0 ')
通过调用name.childNodes[0].data方法获取标签数值,写入txt文件作为第一个数值,即"类别"。
robodbox = obj.getElementsByTagName('robodbox')
cx = obj.getElementsByTagName('cx')[0]
cy = obj.getElementsByTagName('cy')[0]
w = obj.getElementsByTagName('w')[0]
h = obj.getElementsByTagName('h')[0]
angle = obj.getElementsByTagName('angle')[0]
# print(f"cx = {cx.childNodes[0]}, cy = {cy.childNodes[0].data}, w = {w.childNodes[0].data}, h = {h.childNodes[0].data}, "
# f"angle = {angle.childNodes[0].data}")
temp_cx = str(float(cx.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_cy = str(float(cy.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_h = str(float(h.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_w = str(float(w.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_angle = str(float(angle.childNodes[0].data) / math.pi*180)
file_txt.write(temp_cx + ' ')
file_txt.write(temp_cy + ' ')
file_txt.write(temp_w + ' ')
file_txt.write(temp_h + ' ')
file_txt.write(temp_angle + ' ')
file_txt.write('\n')
类别信息获取后,接下来对矩形框数值进行解析,使用同样的方法获取数据,并进行归一化写入txt。
完整代码如下
import cv2
import os
import math
import xml.dom.minidom
path_img = r'/home/pc/下载/qq_file/test/img/'
path_xml = r'/home/pc/下载/qq_file/test/xml/'
path_txt = r'/home/pc/下载/qq_file/test/txt/'
if __name__ == "__main__":
files = os.listdir(path_xml)
print("文件数量: " + str(len(files)))
for file in files:
print(file)
xmlname = file.split('.')
txtname = xmlname[0] + '.txt'
imgname = xmlname[0] + '.jpg'
txtpath = path_txt + txtname
imgpath = path_img + imgname
xmlpath = path_xml + xmlname[0] + '.' + xmlname[1]
# print(xmlpath)
file_txt = open(txtpath, 'w+')
frame = cv2.imread(imgpath)
pixel_size = frame.shape[0]
# print(pixel_size)
# 将解析xml文件的结果存在dom变量下
dom = xml.dom.minidom.parse(xmlpath)
# 获取xml文件的根元素
root = dom.documentElement
objects = root.getElementsByTagName('object')
for obj in objects:
name = obj.getElementsByTagName('name')[0] # [0]可能代表包含标签数值的一个集合(这里可能包含标签数值,地址等)
if name.childNodes[0].data == 'armor_red': # 通过调用name.childNodes[0].data方法获取标签数值
file_txt.write('0 ')
elif name.childNodes[0].data == 'full_red':
file_txt.write('1 ')
elif name.childNodes[0].data == 'R_red':
file_txt.write('2 ')
else:
print(file + ":label error")
robodbox = obj.getElementsByTagName('robodbox')
cx = obj.getElementsByTagName('cx')[0]
cy = obj.getElementsByTagName('cy')[0]
w = obj.getElementsByTagName('w')[0]
h = obj.getElementsByTagName('h')[0]
angle = obj.getElementsByTagName('angle')[0]
# print(f"cx = {cx.childNodes[0]}, cy = {cy.childNodes[0].data}, w = {w.childNodes[0].data}, h = {h.childNodes[0].data}, "
# f"angle = {angle.childNodes[0].data}")
temp_cx = str(float(cx.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_cy = str(float(cy.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_h = str(float(h.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_w = str(float(w.childNodes[0].data) / pixel_size)
temp_angle = str(float(angle.childNodes[0].data) / math.pi*180)
file_txt.write(temp_cx + ' ')
file_txt.write(temp_cy + ' ')
file_txt.write(temp_w + ' ')
file_txt.write(temp_h + ' ')
file_txt.write(temp_angle + ' ')
file_txt.write('\n')
print("ok")
file_txt.close()