深度学习标注文件格式转换

json转xml

原始数据集文件夹中图片格式为bmp,标注文件为json,图片和标注文件放在同一个文件夹下面,将json转为xml格式,图片和标注文件分别存放在一个文件夹下面。

python 复制代码
headstr = """\
<annotation>
    <folder>VOC</folder>
    <filename>%s</filename>
    <source>
        <database>My Database</database>
        <annotation>COCO</annotation>
        <image>flickr</image>
        <flickrid>NULL</flickrid>
    </source>
    <owner>
        <flickrid>NULL</flickrid>
        <name>company</name>
    </owner>
    <size>
        <width>%d</width>
        <height>%d</height>
        <depth>%d</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
"""
objstr = """\
    <object>
        <name>%s</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>%d</xmin>
            <ymin>%d</ymin>
            <xmax>%d</xmax>
            <ymax>%d</ymax>
        </bndbox>
    </object>
"""

tailstr = '''\
</annotation>
'''

def write_xml(xml_path,head,labels,bboxs,tail):
    f = open(xml_path,'w')
    f.write(head)
    for i in range(len(labels)):
        bbox = bboxs[i]
        f.write(objstr % (labels[i],bbox[0],bbox[1],bbox[2],bbox[3]))
    f.write(tail)

def json_to_xml(json_file, xml_file):
    with open(json_file, 'r') as f:
        data = json.load(f)
        
    labels = []
    bboxs = []
    for shape in data['shapes']:
        label = shape['label']
        labels.append(label)
        xmin = int(shape['points'][0][0])
        ymin = int(shape['points'][0][1])
        xmax = int(shape['points'][1][0])
        ymax = int(shape['points'][1][1])
        bboxs.append([xmin, ymin, xmax, ymax])

    image_name = data['imagePath']
    imageWidth = data['imageWidth']
    imageHeight = data['imageHeight']
    head = headstr % (image_name,imageWidth, imageHeight, 3)
    tail = tailstr
    write_xml(xml_file, head, labels, bboxs, tail)

import os, shutil
from tqdm import tqdm
ori_path = "E:/projects/20240702181159-1Fs/"
img_path = "E:/projects/datasets/img/"
xml_path = "E:/projects/datasets/ann/"
for file in tqdm(os.listdir(ori_path)):
    if '.json' in file:
        json_to_xml(os.path.join(ori_path, file), os.path.join(xml_path, file.replace('json', 'xml')))
    else:
        shutil.copy(os.path.join(ori_path, file), os.path.join(img_path, file))
相关推荐
丁学文武18 分钟前
大语言模型(LLM)是“预制菜”? 从应用到底层原理,在到中央厨房的深度解析
人工智能·语言模型·自然语言处理·大语言模型·大模型应用·预制菜
fie888923 分钟前
基于MATLAB的声呐图像特征提取与显示
开发语言·人工智能
文火冰糖的硅基工坊1 小时前
[嵌入式系统-100]:常见的IoT(物联网)开发板
人工智能·物联网·架构
刘晓倩2 小时前
实战任务二:用扣子空间通过任务提示词制作精美PPT
人工智能
shut up2 小时前
LangChain - 如何使用阿里云百炼平台的Qwen-plus模型构建一个桌面文件查询AI助手 - 超详细
人工智能·python·langchain·智能体
Hy行者勇哥2 小时前
公司全场景运营中 PPT 的类型、功能与作用详解
大数据·人工智能
FIN66682 小时前
昂瑞微:实现精准突破,攻坚射频“卡脖子”难题
前端·人工智能·安全·前端框架·信息与通信
FIN66682 小时前
昂瑞微冲刺科创板:硬科技与资本市场的双向奔赴
前端·人工智能·科技·前端框架·智能
m0_677034353 小时前
机器学习-推荐系统(下)
人工智能·机器学习
XIAO·宝3 小时前
深度学习------专题《神经网络完成手写数字识别》
人工智能·深度学习·神经网络