常用脚本-持续更新(文件重命名、视频抽帧、拆帧、删除冗余文件、yolo2xml、转换图片格式、修改xml)

所有代码位置Learning-Notebook-Codes/Python/常用脚本

1. 文件重命名

  • 脚本路径:codes/files_rename.py
  • 脚本说明:可以自动重命名某个文件夹下指定类型的文件。
    • 修改前文件名称: img1.jpg
    • 修改后文件名称: Le0v1n-20231123-X-0001.jpg
python 复制代码
import os
import tqdm
import datetime


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
SRC_PATH = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER'  # 文件夹路径
file_type = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')  # 想要重命名的文件类型

# -------------------重命名相关------------------
retain_previous_name = False  # 是否保留之前的名称
new_name = "Le0v1n"  # retain_previous_name为False时生效
use_date_stamp = True  # 是否使用时间戳 -> e.g. 20231123
comment = "X"  # 备注
use_serial_numbering = True  # 是否使用顺序的编号 -> 1, 2, 3, 4, 5, 6, ...
start_number = 1  # 从编号几开始 -> e.g. 1: 从 0001 开始编号
numbering_placeholder = 4  # 编号保留的占位 -> e.g. 0001, 0002, 0003, ...
hyphen = '-'  # 连字符 -> e.g. filename-0001.jpg
"""==============================================================================="""

# 获取目录中的所有图片文件
files_list = [file for file in os.listdir(SRC_PATH) if file.lower().endswith(file_type)]

"------------计数------------"
TOTAL_FILES_NUM = len(files_list)  # 需要重命名的文件数量
RENAME_NUM = 0  # 重命名成功数量
"---------------------------"

# 获取当前时间并格式化时间戳
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")

# 遍历文件
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_FILES_NUM, desc="为指定格式的文件重命名", unit='file')  # 创建进度条
for idx, file_name in enumerate(files_list):
    file_pre, file_ext = os.path.splitext(file_name)  # 获得文件名和后缀
    process_bar.set_description(f"rename for \033[1;31m{file_name}\033[0m")

    # 构建新的文件名
    if retain_previous_name:  # 保留原有的名称
        NEW_FILE_NAME = f"{file_pre}"
    elif new_name:  # 不保留原有的名称且新名称存在
        NEW_FILE_NAME = new_name
    else:  # 不保留原有的名称也没有新名称 -> 报错
        raise KeyError(f"不保留原有的名称也没有新名称!")
    
    if use_date_stamp:  # 使用时间戳
        NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{timestamp}"
    
    if comment:  # 添加备注
        NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{comment}" 
    
    if use_serial_numbering:  # 使用编号
        NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{idx + start_number:0{numbering_placeholder}d}"

    # 加上扩展名
    NEW_FILE_NAME += file_ext
    
    # 开始重命名文件         
    _src = os.path.join(SRC_PATH, file_name)  # 旧文件路径
    _dst = os.path.join(SRC_PATH, NEW_FILE_NAME)  # 新文件路径
    
    os.rename(_src, _dst)  # 重命名文件
    RENAME_NUM += 1
    process_bar.update(1)
process_bar.close()
    
print(f"👌 文件重命名完成: {RENAME_NUM}/{TOTAL_FILES_NUM}")

2. 视频抽帧

  • 脚本路径:codes/extract_frames.py
  • 脚本说明:根据帧间隔对某个文件夹下指定类型的视频文件进行抽帧,得到系列图片。
    • 视频文件所在文件夹名称: EXAMPLE_FOLDER
    • 抽帧得到的文件夹名称: EXAMPLE_FOLDER/extract_frames_results/test_vid_0001.jpg
python 复制代码
import cv2
import os
import tqdm
from utils import create_folder


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
SRC_PATH = "Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER"  # 原始视频路径
frame_interval = 10  # 视频采样间隔,越小采样率越高 -> 60 | 30 | 15 | 10
video_type = ['.mp4', '.avi']  # 视频格式(.mp4 | .avi)

DST_PATH = "extract_frames_results"  # 保存图片文件夹名称
save_img_format = '.jpg'  # 保存的图片格式(.jpg | .png)
"""==============================================================================="""

# 构建路径
results_imgs_path = os.path.join(SRC_PATH, DST_PATH)  # 保存图片路径

# 得到存放所有视频的list
video_list = [x for x in os.listdir(SRC_PATH) if os.path.splitext(x)[-1] in video_type]

"------------计数------------"
TOTAL_VID_NUM = len(video_list)
SUCCEED_NUM = 0  # 完成视频的个数
TOTAL_IMG_NUM = 0  # 统计得到的所有图片数量
"---------------------------"

print(f"\033[1;31m[SRC]视频路径为: {SRC_PATH}\033[0m"
      f"\n\t\033[1;32m视频个数: {TOTAL_VID_NUM}\033[0m"
      f"\n\033[1;31m[DST]图片保存路径为: {DST_PATH}\033[0m"
      f"\n\t\033[1;32m保存的图片格式为: {save_img_format}\033[0m"
      f"\n\n请输入 \033[1;31m'yes'\033[0m 继续,输入其他停止")
_INPUT = input()
if _INPUT != "yes":
    exit()
    
create_folder(results_imgs_path, verbose=True)  # 创建文件夹

# 创建一个tqdm进度条对象
progress_bar = tqdm.tqdm(total=len(video_list), desc="视频拆帧...", unit="vid")
statistics_dict = dict()  # 创建一个字典,用于统计
for vid_name in video_list:  # 遍历所有的视频
    save_number = 1  # 记录当前视频保存的frame个数
    vid_pre, vid_ext = os.path.splitext(vid_name)  # 获取文件名和后缀
    
    vid_path = os.path.join(SRC_PATH, vid_name)  # 视频完整路径
    
    # 创建VideoCapture对象
    vc = cv2.VideoCapture(vid_path)

    # 检查视频是否成功打开
    if not vc.isOpened():
        continue
    
    # 逐帧读取视频并保存为图片
    frame_count = 0
    while True:
        # 读取一帧
        rval, frame = vc.read()

        # 检查是否成功读取帧
        if not rval:  # 读取帧失败
            break

        # 每隔 frame_interval 帧保存一次图片
        if frame_count % frame_interval == 0:
            # 生成图片文件名
            frame_name = f"{vid_pre}_{save_number:04d}{save_img_format}"
            frame_path = os.path.join(results_imgs_path, frame_name)  # Python\常用脚本\EXAMPLE_FOLDER\extract_frames_results\test_vid_0016.jpg

            progress_bar.set_description(f"\033[1;31m{vid_name}\033[0m -> "
                                            f"\033[1;36m{save_number * frame_interval:04d}\033[0m"
                                            f" ({save_number})")  # 更新tqdm的描述
            # 保存帧为图片
            cv2.imwrite(frame_path, frame)
            save_number += 1

        # 帧数加1
        frame_count += 1

    # 释放VideoCapture对象
    vc.release()
    TOTAL_IMG_NUM += save_number  # 更新图片数量
    SUCCEED_NUM += 1
    statistics_dict[vid_pre] = save_number  # 更新字典,记录当前视频得到的frame个数
    progress_bar.update()  
progress_bar.close()

print("------------------------------------------------------------------")
_cont = 0
for k, v in statistics_dict.items():
    print(f"\033[1;34m"
          f"👌 1. [{k}] 得到 frame 个数 -> {v}"
          f"\033[0m")
    _cont += 1
print()
print(f"\033[1;31m"
      f"👌👌👌 视频拆帧 ({TOTAL_VID_NUM}个)完成,总共得到[{TOTAL_IMG_NUM}]张{save_img_format}图片!"
      f"\033[0m")
print("------------------------------------------------------------------")

3. 根据文件A删除冗余的文件B

  • 脚本路径:codes/delete-Redundant_fileB.py
  • 脚本说明:根据文件 A 删除冗余文件 B。
  • 用途:根据 annotations 删除冗余的 images。
  • 要求:文件 A 和 文件 B 应该有相同的名字(后缀不同)。
python 复制代码
"""
+ 脚本说明:根据文件 A 删除冗余文件 B。
+ 用途:根据 annotations 删除冗余的 images。
+ 要求:文件 A 和 文件 B 应该有相同的名字(后缀不同)。
"""
import os
import tqdm


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
path_A = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER/images'  # 不删除
file_type_A = ('.jpg', '.png')

path_B = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER/annotations'  # 会删除的
file_type_B = ('.json', '.xml')
"""==============================================================================="""

# 获取两种文件列表
files_A_list = [file for file in os.listdir(path_A) if file.endswith(file_type_A)]
files_B_list = [file for file in os.listdir(path_B) if file.endswith(file_type_B)]

"------------计数------------"
NUM_B = len(files_A_list)
NUM_B = len(files_B_list)
SUCCEED_NUM = 0
SKIP_NUM = 0
"---------------------------"

print(f"文件[A]所在文件夹路径为: {path_A}"
      f"\n\t文件[A]数量为: {NUM_B}"
      f"\n\t文件[A]的后缀为: {file_type_A}"
      f"\n文件[B]所在文件夹路径为: {path_B}"
      f"\n\t文件[B]数量为: {NUM_B}"
      f"\n\t文件[B]的后缀为: {file_type_B}"
      f"\n\n请输入 \033[1;31m'yes'\033[0m 继续,输入其他停止")
_INPUT = input()
if _INPUT != "yes":
    exit()

# 遍历文件B
process_bar = tqdm.tqdm(total=NUM_B, desc="根据文件A删除冗余的文件B", unit='unit')
for name_B in files_B_list:
    pre_B, ext_A = os.path.splitext(name_B)  # 分离文件名和后缀
    process_bar.set_description(f"Process with \033[1;31m{name_B}\033[0m")
    
    # 判断对应的同名 A 文件是否存在,如果存在则跳过
    dst_path = os.path.join(path_A, pre_B)  # 没有后缀
    _exist_flag = 0
    for ext_A in file_type_A:  # 遍历所有格式,看是否有至少一个同名文件存在
        if os.path.exists(dst_path + ext_A):
            _exist_flag += 1
    if _exist_flag > 0:  # 如果存在至少一个同名文件, 则跳过
        SKIP_NUM += 1
        process_bar.update()
    else:  # 没有同名文件, 则删除文件B
        del_path = os.path.join(path_B, name_B)
        os.remove(del_path)
        SUCCEED_NUM += 1
        process_bar.update()
process_bar.close()

print(f"👌 冗余的B文件删除已完成!"
      f"\n\t删除文件数量/文件B数量 = {SUCCEED_NUM}/{NUM_B}"
      f"\n\t跳过文件数量/文件B数量 = {SKIP_NUM}/{NUM_B}")

if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == NUM_B:
    print("👌 No Problems")
else:
    print(f"🤡 有问题,请仔细核对!"
          f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_NUM}\tSKIP_NUM: {SKIP_NUM}"
          f"\n\tSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM = {SUCCEED_NUM + SKIP_NUM}"
          f"\n\tTOTAL_NUM: {NUM_B}")

4. yolo2xml

  • 脚本路径:codes/D-yolo2xml.py
  • 脚本说明:将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
  • 用途:将 YOLO 格式的标签文件还原为 xml 格式
  • 要求:图片和yolo标签应该有相同的名字(后缀不同)
python 复制代码
"""
+ 脚本说明:将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
+ 用途:将 YOLO 格式的标签文件还原为 xml 格式
+ 要求:图片和yolo标签应该有相同的名字(后缀不同)
"""
from xml.dom.minidom import Document
import os
import cv2
import tqdm


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
IMAGE_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 原图文件夹路径
TXT_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-yolo"  # 原txt标签文件夹路径
XML_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml"  # 保存xml文件夹路径
image_type = '.jpg'
create_empty_xml_for_neg = True  # 是否为负样本生成对应的空的xml文件


classes_dict = {
    '0': "cat",
    '1': 'dog'
}
"""==============================================================================="""

os.makedirs(XML_PATH) if not os.path.exists(XML_PATH) else None

txt_file_list = [file for file in os.listdir(TXT_PATH) if file.endswith(".txt") and file != 'classes.txt']

"------------计数------------"
TOTAL_NUM = len(txt_file_list)
SUCCEED_NUM = 0  # 成功创建xml数量
SKIP_NUM = 0  # 跳过创建xml文件数量
OBJECT_NUM = 0  # object数量
"---------------------------"

process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc="yolo2xml", unit='.txt')
for i, txt_name in enumerate(txt_file_list):
    process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{txt_name}\033[0m")
    txt_pre, txt_ext = os.path.splitext(txt_name)  # 分离前缀和后缀
    
    xmlBuilder = Document()  # 创建一个 XML 文档构建器
    annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")  # 创建annotation标签
    xmlBuilder.appendChild(annotation)
    
    # 打开 txt 文件
    txtFile = open(os.path.join(TXT_PATH, txt_name))
    txtList = txtFile.readlines()  # 以一行的形式读取txt所有内容
    
    if not txtList and not create_empty_xml_for_neg:  # 如果 txt 文件内容为空且不允许为负样本创建xml文件
        SKIP_NUM += 1
        process_bar.update()
        continue
        
    # 读取图片
    img = cv2.imread(os.path.join(IMAGE_PATH, txt_pre) + image_type)
    H, W, C = img.shape
    
    # folder标签
    folder = xmlBuilder.createElement("folder")  
    foldercontent = xmlBuilder.createTextNode('images')
    folder.appendChild(foldercontent)
    annotation.appendChild(folder)  # folder标签结束

    # filename标签
    filename = xmlBuilder.createElement("filename")  
    filenamecontent = xmlBuilder.createTextNode(txt_pre + image_type)
    filename.appendChild(filenamecontent)
    annotation.appendChild(filename)  # filename标签结束

    # size标签
    size = xmlBuilder.createElement("size")  
    width = xmlBuilder.createElement("width")  # size子标签width
    widthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(W))
    width.appendChild(widthcontent)
    size.appendChild(width)  # size子标签width结束

    height = xmlBuilder.createElement("height")  # size子标签height
    heightcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(H))
    height.appendChild(heightcontent)
    size.appendChild(height)  # size子标签height结束

    depth = xmlBuilder.createElement("depth")  # size子标签depth
    depthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(C))
    depth.appendChild(depthcontent)
    size.appendChild(depth)  # size子标签depth结束
    annotation.appendChild(size)  # size标签结束
    
    # 读取 txt 内容,生成 xml 文件内容
    for line in txtList:  # 正样本(txt内容不为空)
        # .strip()去除行首和行尾的空白字符(如空格和换行符)
        oneline = line.strip().split(" ")  # oneline是一个list, e.g. ['0', '0.31188484251968507', '0.6746135899679205', '0.028297244094488208', '0.04738990959463407']

        # 开始 object 标签
        object = xmlBuilder.createElement("object")  # object 标签
        
        # 1. name标签
        picname = xmlBuilder.createElement("name")  
        namecontent = xmlBuilder.createTextNode(classes_dict[oneline[0]])  # 确定是哪个类别
        picname.appendChild(namecontent)
        object.appendChild(picname)  # name标签结束

        # 2. pose标签
        pose = xmlBuilder.createElement("pose")  
        posecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")
        pose.appendChild(posecontent)
        object.appendChild(pose)  # pose标签结束

        # 3. truncated标签
        truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")  
        truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
        truncated.appendChild(truncatedContent)
        object.appendChild(truncated)  # truncated标签结束
        
        # 4. difficult标签
        difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")  
        difficultcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")
        difficult.appendChild(difficultcontent)
        object.appendChild(difficult)  # difficult标签结束

        # 5. bndbox标签
        bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")  
        ## 5.1 xmin标签
        xmin = xmlBuilder.createElement("xmin")  
        mathData = int(((float(oneline[1])) * W + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * W)
        xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
        xmin.appendChild(xminContent)
        bndbox.appendChild(xmin)  # xmin标签结束

        ## 5.2 ymin标签
        ymin = xmlBuilder.createElement("ymin")  # ymin标签
        mathData = int(((float(oneline[2])) * H + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * H)
        yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
        ymin.appendChild(yminContent)
        bndbox.appendChild(ymin)  # ymin标签结束
        
        ## 5.3 xmax标签
        xmax = xmlBuilder.createElement("xmax")  # xmax标签
        mathData = int(((float(oneline[1])) * W + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * W)
        xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
        xmax.appendChild(xmaxContent)
        bndbox.appendChild(xmax)  # xmax标签结束

        ## 5.4 ymax标签
        ymax = xmlBuilder.createElement("ymax")  # ymax标签
        mathData = int(
            ((float(oneline[2])) * H + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * H)
        ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
        ymax.appendChild(ymaxContent)
        bndbox.appendChild(ymax)  # ymax标签结束

        object.appendChild(bndbox)  # bndbox标签结束
        annotation.appendChild(object)  # object标签结束
        
        OBJECT_NUM += 1

    # 创建 xml 文件
    f = open(os.path.join(XML_PATH, txt_pre) + '.xml', 'w')

    # 为 创建好的 xml 文件写入内容
    xmlBuilder.writexml(f, indent='\t', newl='\n',
                        addindent='\t', encoding='utf-8')
    f.close()  # 关闭xml文件
    
    SUCCEED_NUM += 1
    process_bar.update()
process_bar.close()

print(f"👌yolo2xml已完成, 详情如下:"
      f"\n\t成功转换文件数量/总文件数量 = \033[1;32m{SUCCEED_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t跳过转换文件数量/总文件数量 = \033[1;31m{SKIP_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t所有样本的 object 数量/总文件数量 = \033[1;32m{OBJECT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t平均每个xml文件中object的数量为: {int(OBJECT_NUM / SUCCEED_NUM)}")

if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == TOTAL_NUM:
    print(f"\n👌 \033[1;32mNo Problem\033[0m")
else:
    print(f"\n🤡 \033[1;31m貌似有点问题, 请仔细核查!\033[0m")

5. 转换图片格式

  • 脚本路径:codes/E-转换图片格式
  • 脚本说明:对指定文件夹下所有的图片进行格式转换
  • 用途:统一数据集图片的格式
  • 要求:无
  • 注意:
    1. 不需要转换的则跳过
    2. 不是图片的文件会扔到指定位置 RECYCLE_BIN_PATH
python 复制代码
"""
+ 脚本说明:对指定文件夹下所有的图片进行格式转换
+ 用途:统一数据集图片的格式
+ 要求:无
+ 注意:
  1. 不需要转换的则跳过
  2. 不是图片的文件会扔到指定位置 RECYCLE_BIN_PATH
"""
import os
import tqdm
from PIL import Image
import shutil


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
# 定义文件夹路径
IMG_PATH                 = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 输入图片所在文件夹路径
wanna_convert_image_type = '.jpg'  # 想要转换的图片格式
other_image_type         = ['.png', '.jpeg']  # 什么格式的图片将会被转换
"""==============================================================================="""

# 确定回收站位置
RECYCLE_BIN_PATH = os.path.join(os.path.dirname(IMG_PATH), "recycle_bin")

# 获取文件夹内所有文件
all_files = os.listdir(IMG_PATH)

"------------计数------------"
TOTAL_NUM           = len(all_files)
SUCCEED_CONVERT_NUM = 0
SKIP_CONVERT_NUM    = 0
OTHER_FILE_NUM      = 0
"---------------------------"

# 遍历所有的图片
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc=f"将所有图片转换为{wanna_convert_image_type}格式", unit='file')
for file_name in all_files:
    # 分离文件名和后缀
    file_pre, file_ext = os.path.splitext(file_name)
    process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{file_name}\033[0m")
    
    # 构建文件完整路径
    file_path = os.path.join(IMG_PATH, file_name)
    
    # 检查文件是否为.jpg格式
    if file_ext == wanna_convert_image_type:  # 如果是 jpg 则跳过
        SKIP_CONVERT_NUM += 1
        process_bar.update()
        continue
    elif file_ext in other_image_type:  # 如果是其他图片格式
        with Image.open(file_path) as img:
            # 构建输出文件路径
            dst_save_path = os.path.join(IMG_PATH, file_pre) + wanna_convert_image_type
            img.save(dst_save_path)  # 保存为.jpg格式
            
            # 将原有的图片移动到其他文件夹下
            dst_move_path = os.path.join(RECYCLE_BIN_PATH, file_name)
            shutil.move(src=file_path, dst=dst_move_path)

            SUCCEED_CONVERT_NUM += 1
            process_bar.update()
    else:  # 既不是 jpg 也不是 png、jpeg,则移动到其他文件夹下
        if not os.path.exists(RECYCLE_BIN_PATH):
            os.mkdir(RECYCLE_BIN_PATH)
            
        dst_move_path = os.path.join(RECYCLE_BIN_PATH, file_name)
        shutil.move(src=file_path, dst=dst_move_path)
        OTHER_FILE_NUM += 1
        process_bar.update()
process_bar.close()

print(f"👌 所有图片已转换为jpg, 详情如下:"
      f"\n\t成功转换数量/总文件数量 = \033[1;32m{SUCCEED_CONVERT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t跳过文件数量/总文件数量 = \033[1;34m{SKIP_CONVERT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t其他格式文件数量/总文件数量 = \033[1;31m{OTHER_FILE_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}")

if SUCCEED_CONVERT_NUM + SKIP_CONVERT_NUM + OTHER_FILE_NUM == TOTAL_NUM:
    print("👌 No Problems")
else:
    print(f"🤡 貌似有点问题, 请仔细核查!"
          f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_CONVERT_NUM}"
          f"\n\tSKIP_NUM: {SKIP_CONVERT_NUM}"
          f"\n\tOTHER_FILE_NUM = {OTHER_FILE_NUM}"
          f"\nSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + OTHER_FILE_NUM = {SUCCEED_CONVERT_NUM + SKIP_CONVERT_NUM + OTHER_FILE_NUM}"
          f"\nTOTAL_NUM: {TOTAL_NUM}")

6. 根据图片修改xml文件中的size尺寸信息

  • 脚本路径:codes/F-根据图片修改xml文件中的size尺寸信息.py
  • 脚本说明:根据图片修改xml文件中的size尺寸信息
  • 用途:修正数据集标签的信息
  • 要求:无
  • 注意:
    1. 不是in-place操作
    2. 不需要转换的也会复制到新的文件夹下
    3. 如果遇到xml没有对应图片的,则会记录该错误,并生成 ERROR_LOG.txt 文件
python 复制代码
"""
+ 脚本说明:根据图片修改xml文件中的size尺寸信息
+ 用途:修正数据集标签的<size>信息
+ 要求:无
+ 注意:
  1. 不是in-place操作
  2. 不需要转换的也会复制到新的文件夹下
  3. 如果遇到xml没有对应图片的,则会记录该错误,并生成 ERROR_LOG.txt 文件
"""
from PIL import Image
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import tqdm
import sys


"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
# 输入和输出文件夹路径
XML_PATH  = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml"  # 修正前的 xml 文件夹路径
SAVE_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml-fixed"  # 修正后的 xml 文件夹路径
IMG_PATH  = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 同名图片文件夹路径
img_type  = '.jpg'  # 图片的格式
"""==============================================================================="""

# 确保输出文件夹存在
if not os.path.exists(SAVE_PATH):
    os.makedirs(SAVE_PATH, exist_ok=True)

# 获取xml文件列表
annotation_files = [file for file in os.listdir(XML_PATH) if file.lower().endswith('.xml')]

"------------计数------------"
TOTAL_NUM   = len(annotation_files)  # 需要处理的 .xml 文件数量
SUCCEED_NUM = 0  # 成功修改的数量
SKIP_NUM    = 0  # 跳过的数量
ERROR_NUM   = 0  # 出错的数量
ERROR_LIST  = []  # 出错的logging
"---------------------------"

# 遍历所有的xml文件
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc="根据图片修正 xml 文件的尺寸 <size> 信息", unit='xml')
for xml_file in annotation_files:
    xml_name, xml_ext = os.path.splitext(xml_file)  # 分离文件名和后缀
    process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{xml_file}\033[0m")
    
    # 读取 xml 文件
    xml_path = os.path.join(XML_PATH, xml_file)  # 获取完整路径
    tree     = ET.parse(xml_path)  # 解析 xml 树
    root     = tree.getroot()  # 获取 xml 树的根
    
    # 获取同名图片文件名
    image_path = os.path.join(IMG_PATH, xml_name) + img_type
    
    # 判断对应的同名图片文件是否存在,如果不存在则记录错误
    if not os.path.exists(image_path):
        ERROR_NUM += 1
        ERROR_LIST.append(xml_path)
        process_bar.update()
        continue
    
    # 使用PIL获取图片尺寸
    image = Image.open(image_path)
    width, height = image.size
    
    # 判断 xml 中的 <size> 标签是否和图片尺寸对应
    size_elem = root.find("size")
    if size_elem.find("width").text == str(width) and size_elem.find("height").text == str(height):
        # 不需要修正,直接保存文件
        output_path = os.path.join(SAVE_PATH, xml_file)
        tree.write(output_path, encoding="utf-8")
        SKIP_NUM += 1
        process_bar.update()
        continue
    else:
        # 更新xml中的<size>标签
        size_elem.find("width").text = str(width)
        size_elem.find("height").text = str(height)

        # 保存修正后的xml文件
        output_path = os.path.join(SAVE_PATH, xml_file)
        tree.write(output_path, encoding="utf-8")
        SUCCEED_NUM += 1
        process_bar.update()
process_bar.close()

print(f"👌 xml 文件的 size 信息修正已完成, 详情如下:"
      f"\n\t成功修正数量/总xml数量 = \033[1;32m{SUCCEED_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t跳过数量/总xml数量 = \033[1;34m{SKIP_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"
      f"\n\t出错数量/总xml数量 = \033[1;31m{ERROR_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}")

if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == TOTAL_NUM:
    print("👌 \033[1;32mNo Problems\033[0m")
else:
    print(f"🤡 貌似有点问题, 请仔细核查!"
          f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_NUM}"
          f"\n\tSKIP_NUM: {SKIP_NUM}"
          f"\n\tERROR_NUM = {ERROR_NUM}"
          f"\nSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM = {SUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM}"
          f"\nTOTAL_NUM: {TOTAL_NUM}")

if ERROR_LIST:  # 如果有出错信息
    program_path = sys.argv[0]  # 获取程序完整路径
    program_name = os.path.basename(program_path)  # 获取程序名称
    program_parent_path = os.path.dirname(program_path)  # 获取程序所在文件夹路径
    
    ERROR_LOG_PATH = os.path.join(program_parent_path, f"ERROR_LOG-[{program_name}].txt")
    
    with open(ERROR_LOG_PATH, "w") as file:  # 打开文本文件以写入模式
        file.write(f"Program: {program_path}\n")  # 写入程序名称
        file.write(f"🤡 出错了 -> 出错数量/总文件数量 = {ERROR_NUM}/{TOTAL_NUM}\n")  # 写入总体出错信息
        file.write('=' * 50 + '\n')  # 写入分隔线

        # 遍历出错信息列表,写入文件
        for e in ERROR_LIST:
            file.write(f"{e}\n")
            
        # 写入分隔线
        file.write('=' * 50 + '\n')
        
    print(f"\033[1;31m出错信息\033[0m已写入到 [\033[1;34m{ERROR_LOG_PATH}\033[0m] 文件中, 请注意查看!")
相关推荐
Elastic 中国社区官方博客27 分钟前
使用 Elastic AI Assistant for Search 和 Azure OpenAI 实现从 0 到 60 的转变
大数据·人工智能·elasticsearch·microsoft·搜索引擎·ai·azure
江_小_白1 小时前
自动驾驶之激光雷达
人工智能·机器学习·自动驾驶
yusaisai大鱼3 小时前
TensorFlow如何调用GPU?
人工智能·tensorflow
n***85945 小时前
嵌入式 UI 开发的开源项目推荐
windows·开源·开源软件
珠海新立电子科技有限公司5 小时前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董5 小时前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
小袁搬码6 小时前
Windows中指定路径安装DockerDesktop
windows·docker·容器·docker desktop
曼城周杰伦6 小时前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw6 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐7 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘