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前言
在计算机视觉领域，特别是目标检测任务中，不同的数据集采用了不同的标注格式。Pascal VOC数据集使用XML文件进行目标检测的标注，而Microsoft COCO数据集则采用JSON格式。为了方便模型训练，我们经常需要将XML格式的数据转换成JSON格式。本文将详细介绍如何用Python实现这一转换，并将代码分为几个模块进行讲解。
一、读取xml文件
XML文件读取模块，该模块负责解析XML文件，并从中提取有用的信息，如类别标签、边界框坐标以及图像尺寸等。
python
def read_xml(xml_root):
'''
:param xml_root: .xml文件
:return: dict('cat':['cat1',...],'bboxes':[[x1,y1,x2,y2],...],'whd':[w ,h,d])
'''
dict_info = {'cat': [], 'bboxes': [], 'box_wh': [], 'img_whd': []}
if os.path.splitext(xml_root)[-1] == '.xml':
tree = ET.parse(xml_root) # ET是一个xml文件解析库，ET.parse（）打开xml文件。parse--"解析"
root = tree.getroot() # 获取根节点
whd = root.find('size')
whd = [whd.find('width').text, whd.find('height').text, whd.find('depth').text]
dict_info['img_whd'] = whd
for obj in root.findall('object'): # 找到根节点下所有"object"节点
cat = str(obj.find('name').text) # 找到object节点下name子节点的值（字符串）
bbox = obj.find('bndbox')
x1, y1, x2, y2 = [int(bbox.find('xmin').text),
int(bbox.find('ymin').text),
int(bbox.find('xmax').text),
int(bbox.find('ymax').text)]
b_w = x2 - x1 + 1
b_h = y2 - y1 + 1
dict_info['cat'].append(cat)
dict_info['bboxes'].append([x1, y1, x2, y2])
dict_info['box_wh'].append([b_w, b_h])
else:
pass
# print('[inexistence]:{} suffix is not xml '.format(xml_root))
return dict_info二、获取文件路径模块
该模块遍历指定路径下的所有文件，筛选出符合特定后缀的文件路径和名称。
代码如下（示例）：
c
def get_path_name(file_path,format='.jpg'):
obj_path_lst = [os.path.join(root, file) for root, _, files in os.walk(file_path) for file in files if file.endswith(format)]
obj_name_lst = [os.path.basename(p) for p in obj_path_lst]
return obj_path_lst, obj_name_lst三、XML转COCO JSON模块
该模块负责将XML文件转换为COCO JSON格式。
代码如下（示例）：
c
def xml2cocojson(xml_root, out_dir=None, assign_label=None,json_name=None,img_root=None):
'''
:param xml_root: xml文件所在路径，可以总路径
:param out_dir:json文件保存地址
:param assign_label: 提供训练列表，如['pedes', 'bus']，若为None则从xml中搜寻并自动给出
:param json_name:保存json文件的名字
:param img_root: 和xml_root格式一样，提供图片路径，用于获取高与宽
:return:返回coco json 格式
'''
xml_root_lst, xml_names_lst = get_path_name(xml_root, format='.xml')
json_name = json_name if json_name is not None else 'coco_data_format.json'
out_dir = out_dir if out_dir else 'out_dir'
os.makedirs(out_dir,exist_ok=True)
out_dir_json = os.path.join(out_dir, json_name)
# 若提供img_root获得路径与名称
img_root_lst, img_name_lst = get_path_name(xml_root, format='.jpg') if img_root else None, None
json_dict = {"images": [], "type": "instances", "annotations": [], "categories": []}
image_id = 10000000
anation_id = 10000000
label_lst = assign_label if assign_label else []
info={'vaild_img':0,'invaild_img':0}
for i, xml_path in tqdm(enumerate(xml_root_lst)):
xml_info = read_xml(xml_path)
cat_lst = xml_info['cat'] # 类别是数字，从0 1 2 等
img_w,img_h = int(xml_info['img_whd'][0]),int(xml_info['img_whd'][1])
img_name = xml_names_lst[i][:-3] + 'jpg'
if img_name_lst : # 从图像中获取图像尺寸，高与宽
import cv2
j = list(img_name_lst).index(img_name)
img_name=img_name_lst[j]
img = cv2.imread(img_root_lst[int(j)])
img_w,img_h = img.shape[:2]
if len(cat_lst) < 1 : continue
image_id+=1
image = {'file_name': img_name, 'height': img_h, 'width': img_w, 'id': image_id}
boxes_lst = xml_info['bboxes']
for j, cat in tqdm(enumerate(cat_lst)):
if not assign_label: # 未指定，添加类
if cat not in label_lst:
label_lst.append(cat)
b=boxes_lst[j]
obj_width, obj_height = b[2] - b[0], b[3] - b[1]
xmin,ymin=b[0],b[1]
category_id = int(label_lst.index(cat) + 1) # 我使用类别数字从1开始，满足coco格式，当然也可以从0开始
if image not in json_dict['images']:
json_dict['images'].append(image) # 将图像信息添加到json中
anation_id = anation_id + 1
ann = {'area': obj_width * obj_height, 'iscrowd': 0, 'image_id': image_id,
'bbox': [xmin, ymin, obj_width, obj_height],
'category_id': category_id, 'id': anation_id, 'ignore': 0,
'segmentation': []}
json_dict['annotations'].append(ann)
for cid, cate in enumerate(label_lst): # 我这里使用1开始的，当然也可以使用0开始
cat = {'supercategory': 'FWW', 'id': cid + 1, 'name': cate}
json_dict['categories'].append(cat)
with open(out_dir_json, 'w') as f:
json.dump(json_dict, f, indent=4) # indent表示间隔长度
print('saving json path:{}\n info:{}\ncategory list: {}'.format(out_dir_json,info,label_lst))四、主程序
这是主函数部分，它调用上面定义的函数来执行XML到COCO JSON的转换。
python
from tqdm import tqdm
import os
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
if __name__ == '__main__':
root = '/extend/Data'
cat_lst = None
xml2cocojson(root, assign_label=cat_lst)总结
通过上述步骤，我们可以将VOC XML格式的标注文件转换为COCO JSON格式，从而方便后续的模型训练。这个工具可以根据需要进一步扩展功能，例如支持多线程处理或更复杂的图像数据集。
附：完整代码
python
from tqdm import tqdm
import os
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
def read_xml(xml_root):
'''
:param xml_root: .xml文件
:return: dict('cat':['cat1',...],'bboxes':[[x1,y1,x2,y2],...],'whd':[w ,h,d])
'''
dict_info = {'cat': [], 'bboxes': [], 'box_wh': [], 'img_whd': []}
if os.path.splitext(xml_root)[-1] == '.xml':
tree = ET.parse(xml_root) # ET是一个xml文件解析库，ET.parse（）打开xml文件。parse--"解析"
root = tree.getroot() # 获取根节点
whd = root.find('size')
whd = [whd.find('width').text, whd.find('height').text, whd.find('depth').text]
dict_info['img_whd'] = whd
for obj in root.findall('object'): # 找到根节点下所有"object"节点
cat = str(obj.find('name').text) # 找到object节点下name子节点的值（字符串）
bbox = obj.find('bndbox')
x1, y1, x2, y2 = [int(bbox.find('xmin').text),
int(bbox.find('ymin').text),
int(bbox.find('xmax').text),
int(bbox.find('ymax').text)]
b_w = x2 - x1 + 1
b_h = y2 - y1 + 1
dict_info['cat'].append(cat)
dict_info['bboxes'].append([x1, y1, x2, y2])
dict_info['box_wh'].append([b_w, b_h])
else:
pass
# print('[inexistence]:{} suffix is not xml '.format(xml_root))
return dict_info
def get_path_name(file_path,format='.jpg'):
obj_path_lst = [os.path.join(root, file) for root, _, files in os.walk(file_path) for file in files if file.endswith(format)]
obj_name_lst = [os.path.basename(p) for p in obj_path_lst]
return obj_path_lst, obj_name_lst
def xml2cocojson(xml_root, out_dir=None, assign_label=None,json_name=None,img_root=None):
'''
:param xml_root: xml文件所在路径，可以总路径
:param out_dir:json文件保存地址
:param assign_label: 提供训练列表，如['pedes', 'bus']，若为None则从xml中搜寻并自动给出
:param json_name:保存json文件的名字
:param img_root: 和xml_root格式一样，提供图片路径，用于获取高与宽
:return:返回coco json 格式
'''
xml_root_lst, xml_names_lst = get_path_name(xml_root, format='.xml')
json_name = json_name if json_name is not None else 'coco_data_format.json'
out_dir = out_dir if out_dir else 'out_dir'
os.makedirs(out_dir,exist_ok=True)
out_dir_json = os.path.join(out_dir, json_name)
# 若提供img_root获得路径与名称
img_root_lst, img_name_lst = get_path_name(xml_root, format='.jpg') if img_root else None, None
json_dict = {"images": [], "type": "instances", "annotations": [], "categories": []}
image_id = 10000000
anation_id = 10000000
label_lst = assign_label if assign_label else []
info={'vaild_img':0,'invaild_img':0}
for i, xml_path in tqdm(enumerate(xml_root_lst)):
xml_info = read_xml(xml_path)
cat_lst = xml_info['cat'] # 类别是数字，从0 1 2 等
img_w,img_h = int(xml_info['img_whd'][0]),int(xml_info['img_whd'][1])
img_name = xml_names_lst[i][:-3] + 'jpg'
if img_name_lst : # 从图像中获取图像尺寸，高与宽
import cv2
j = list(img_name_lst).index(img_name)
img_name=img_name_lst[j]
img = cv2.imread(img_root_lst[int(j)])
img_w,img_h = img.shape[:2]
if len(cat_lst) < 1 : continue
image_id+=1
image = {'file_name': img_name, 'height': img_h, 'width': img_w, 'id': image_id}
boxes_lst = xml_info['bboxes']
for j, cat in tqdm(enumerate(cat_lst)):
if not assign_label: # 未指定，添加类
if cat not in label_lst:
label_lst.append(cat)
b=boxes_lst[j]
obj_width, obj_height = b[2] - b[0], b[3] - b[1]
xmin,ymin=b[0],b[1]
category_id = int(label_lst.index(cat) + 1) # 我使用类别数字从1开始，满足coco格式，当然也可以从0开始
if image not in json_dict['images']:
json_dict['images'].append(image) # 将图像信息添加到json中
anation_id = anation_id + 1
ann = {'area': obj_width * obj_height, 'iscrowd': 0, 'image_id': image_id,
'bbox': [xmin, ymin, obj_width, obj_height],
'category_id': category_id, 'id': anation_id, 'ignore': 0,
'segmentation': []}
json_dict['annotations'].append(ann)
for cid, cate in enumerate(label_lst): # 我这里使用1开始的，当然也可以使用0开始
cat = {'supercategory': 'FWW', 'id': cid + 1, 'name': cate}
json_dict['categories'].append(cat)
with open(out_dir_json, 'w') as f:
json.dump(json_dict, f, indent=4) # indent表示间隔长度
print('saving json path:{}\n info:{}\ncategory list: {}'.format(out_dir_json,info,label_lst))
if __name__ == '__main__':
root = '/extend/Data'
cat_lst = None
xml2cocojson(root, assign_label=cat_lst)