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
小陈phd21 分钟前
高级RAG策略学习(五)——llama_index实现上下文窗口增强检索RAG
人工智能
凯禾瑞华养老实训室2 小时前
人才教育导向下:老年生活照护实训室助力提升学生老年照护服务能力
人工智能
湫兮之风3 小时前
Opencv: cv::LUT()深入解析图像块快速查表变换
人工智能·opencv·计算机视觉
Christo33 小时前
TFS-2018《On the convergence of the sparse possibilistic c-means algorithm》
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘
qq_508823403 小时前
金融量化指标--2Alpha 阿尔法
大数据·人工智能
黑金IT4 小时前
`.cursorrules` 与 `.cursorcontext`:Cursor AI 编程助手时代下的“双轨配置”指南
人工智能
dlraba8025 小时前
基于 OpenCV 的信用卡数字识别:从原理到实现
人工智能·opencv·计算机视觉
IMER SIMPLE5 小时前
人工智能-python-深度学习-经典神经网络AlexNet
人工智能·python·深度学习
小憩-7 小时前
【机器学习】吴恩达机器学习笔记
人工智能·笔记·机器学习
却道天凉_好个秋7 小时前
深度学习(二):神经元与神经网络
人工智能·神经网络·计算机视觉·神经元