目标检测数据集格式转换:txt格式转换为xml格式(以VisDrone数据集为例)

2023-10-10 15:36

本文主要是介绍目标检测数据集格式转换:txt格式转换为xml格式(以VisDrone数据集为例),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.准备好两个文件夹

VisDroneTxt文件夹里面装的是原图片以及txt格式的标签

VisDroneVoc里面的labels文件夹是目标文件夹,用来装转换之后的xml格式标签

2.给出原转换程序

# .txt-->.xml
# ! /usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import os
import cv2def txt_to_xml(txt_path, img_path, xml_path):# 1.字典对标签中的类别进行转换dict = {'0': "organoid",'1': "car",'2': "bus",'3': "ufo",'4': "robot",'5': "virus",'6': "trunk",'7': "plash",'8': "biycle"}# 2.找到txt标签文件夹files = os.listdir(txt_path)# 用于存储 "老图"pre_img_name = ''# 3.遍历文件夹for i, name in enumerate(files):# 许多人文件夹里有该文件,默认的也删不掉,那就直接passif name == "desktop.ini":continueprint(name)# 4.打开txttxtFile = open(txt_path + name)# 读取所有内容txtList = txtFile.readlines()# 读取图片名称img_name = name.split(".")[0]pic = cv2.imread(img_path + img_name + ".jpg")# 获取图像大小信息Pheight, Pwidth, Pdepth = pic.shape# 5.遍历txt文件中每行内容for row in txtList:# 按' '分割txt的一行的内容oneline = row.strip().split(" ")# 遇到的是一张新图片if img_name != pre_img_name:# 6.新建xml文件xml_file = open((xml_path + img_name + '.xml'), 'w')xml_file.write('<annotation>\n')xml_file.write('    <folder>VOC2007</folder>\n')xml_file.write('    <filename>' + img_name + '.jpg' + '</filename>\n')xml_file.write('<source>\n')xml_file.write('<database>orgaquant</database>\n')xml_file.write('<annotation>organoids</annotation>\n')xml_file.write('</source>\n')xml_file.write('    <size>\n')xml_file.write('        <width>' + str(Pwidth) + '</width>\n')xml_file.write('        <height>' + str(Pheight) + '</height>\n')xml_file.write('        <depth>' + str(Pdepth) + '</depth>\n')xml_file.write('    </size>\n')xml_file.write('    <object>\n')xml_file.write('<name>' + dict[oneline[0]] + '</name>\n')xml_file.write('        <bndbox>\n')xml_file.write('            <xmin>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmin>\n')xml_file.write('            <ymin>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymin>\n')xml_file.write('            <xmax>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmax>\n')xml_file.write('            <ymax>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymax>\n')xml_file.write('        </bndbox>\n')xml_file.write('    </object>\n')xml_file.close()pre_img_name = img_name  # 将其设为"老"图else:  # 不是新图而是"老图"# 7.同一张图片,只需要追加写入objectxml_file = open((xml_path + img_name + '.xml'), 'a')xml_file.write('    <object>\n')xml_file.write('<name>' + dict[oneline[0]] + '</name>\n')'''  按需添加这里和上面xml_file.write('        <pose>Unspecified</pose>\n')xml_file.write('        <truncated>0</truncated>\n')xml_file.write('        <difficult>0</difficult>\n')'''xml_file.write('        <bndbox>\n')xml_file.write('            <xmin>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmin>\n')xml_file.write('            <ymin>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymin>\n')xml_file.write('            <xmax>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmax>\n')xml_file.write('            <ymax>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymax>\n')xml_file.write('        </bndbox>\n')xml_file.write('    </object>\n')xml_file.close()# 8.读完txt文件最后写入</annotation>xml_file1 = open((xml_path + pre_img_name + '.xml'), 'a')xml_file1.write('</annotation>')xml_file1.close()print("Done !")# 修改成自己的文件夹 注意文件夹最后要加上/
txt_to_xml("txt_path/", "img_path/", "xml_path/")

3.需要修改的地方

3.1 修改标签类别:

修改之后

3.2将路径修改成自己文件夹的路径

3.3 修改之后的完整代码

# .txt-->.xml
# ! /usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import os
import cv2def txt_to_xml(txt_path, img_path, xml_path):# 1.字典对标签中的类别进行转换dict = {'0': "pedestrian",'1': "people",'2': "bicycle",'3': "car",'4': "van",'5': "truck",'6': "tricycle",'7': "awning-tricycle",'8': "bus",'9': "motor"}# 2.找到txt标签文件夹files = os.listdir(txt_path)# 用于存储 "老图"pre_img_name = ''# 3.遍历文件夹for i, name in enumerate(files):# 许多人文件夹里有该文件,默认的也删不掉,那就直接passif name == "desktop.ini":continueprint(name)# 4.打开txttxtFile = open(txt_path + name)# 读取所有内容txtList = txtFile.readlines()# 读取图片名称img_name = name.split(".")[0]pic = cv2.imread(img_path + img_name + ".jpg")# 获取图像大小信息Pheight, Pwidth, Pdepth = pic.shape# 5.遍历txt文件中每行内容for row in txtList:# 按' '分割txt的一行的内容oneline = row.strip().split(" ")# 遇到的是一张新图片if img_name != pre_img_name:# 6.新建xml文件xml_file = open((xml_path + img_name + '.xml'), 'w')xml_file.write('<annotation>\n')xml_file.write('    <folder>VOC2007</folder>\n')xml_file.write('    <filename>' + img_name + '.jpg' + '</filename>\n')xml_file.write('<source>\n')xml_file.write('<database>orgaquant</database>\n')xml_file.write('<annotation>organoids</annotation>\n')xml_file.write('</source>\n')xml_file.write('    <size>\n')xml_file.write('        <width>' + str(Pwidth) + '</width>\n')xml_file.write('        <height>' + str(Pheight) + '</height>\n')xml_file.write('        <depth>' + str(Pdepth) + '</depth>\n')xml_file.write('    </size>\n')xml_file.write('    <object>\n')xml_file.write('<name>' + dict[oneline[0]] + '</name>\n')xml_file.write('        <bndbox>\n')xml_file.write('            <xmin>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmin>\n')xml_file.write('            <ymin>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymin>\n')xml_file.write('            <xmax>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmax>\n')xml_file.write('            <ymax>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymax>\n')xml_file.write('        </bndbox>\n')xml_file.write('    </object>\n')xml_file.close()pre_img_name = img_name  # 将其设为"老"图else:  # 不是新图而是"老图"# 7.同一张图片,只需要追加写入objectxml_file = open((xml_path + img_name + '.xml'), 'a')xml_file.write('    <object>\n')xml_file.write('<name>' + dict[oneline[0]] + '</name>\n')'''  按需添加这里和上面xml_file.write('        <pose>Unspecified</pose>\n')xml_file.write('        <truncated>0</truncated>\n')xml_file.write('        <difficult>0</difficult>\n')'''xml_file.write('        <bndbox>\n')xml_file.write('            <xmin>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmin>\n')xml_file.write('            <ymin>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymin>\n')xml_file.write('            <xmax>' + str(int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)) + '</xmax>\n')xml_file.write('            <ymax>' + str(int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)) + '</ymax>\n')xml_file.write('        </bndbox>\n')xml_file.write('    </object>\n')xml_file.close()# 8.读完txt文件最后写入</annotation>xml_file1 = open((xml_path + pre_img_name + '.xml'), 'a')xml_file1.write('</annotation>')xml_file1.close()print("Done !")# 修改成自己的文件夹 注意文件夹最后要加上/
txt_to_xml("VisDroneTxt/labels/", "VisDroneTxt/images/", "VisDroneXml/labels/")

4.运行.py文件

5.转换成功

到此为止,将Visdrone数据集的标签格式从txt转换为xml。

这篇关于目标检测数据集格式转换:txt格式转换为xml格式(以VisDrone数据集为例)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/181378

相关文章

C#监听txt文档获取新数据方式

《C#监听txt文档获取新数据方式》文章介绍通过监听txt文件获取最新数据,并实现开机自启动、禁用窗口关闭按钮、阻止Ctrl+C中断及防止程序退出等功能,代码整合于主函数中,供参考学习... 目录前言一、监听txt文档增加数据二、其他功能1. 设置开机自启动2. 禁止控制台窗口关闭按钮3. 阻止Ctrl +

java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性

《java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性》这篇文章主要为大家详细介绍了java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 下面代码是一个使用Java和Redisson实现的三级缓存服务,主要功能包括:1.缓存结构:本地缓存:使

SpringBoot 异常处理/自定义格式校验的问题实例详解

《SpringBoot异常处理/自定义格式校验的问题实例详解》文章探讨SpringBoot中自定义注解校验问题,区分参数级与类级约束触发的异常类型,建议通过@RestControllerAdvice... 目录1. 问题简要描述2. 异常触发1) 参数级别约束2) 类级别约束3. 异常处理1) 字段级别约束

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

C#解析JSON数据全攻略指南

《C#解析JSON数据全攻略指南》这篇文章主要为大家详细介绍了使用C#解析JSON数据全攻略指南,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么jsON是C#开发必修课?二、四步搞定网络JSON数据1. 获取数据 - HttpClient最佳实践2. 动态解析 - 快速

Kotlin Map映射转换问题小结

《KotlinMap映射转换问题小结》文章介绍了Kotlin集合转换的多种方法,包括map(一对一转换)、mapIndexed(带索引)、mapNotNull(过滤null)、mapKeys/map... 目录Kotlin 集合转换:map、mapIndexed、mapNotNull、mapKeys、map

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令(如top、vmstat、iostat、htop等)及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon

SQL中如何添加数据(常见方法及示例)

《SQL中如何添加数据(常见方法及示例)》SQL全称为StructuredQueryLanguage,是一种用于管理关系数据库的标准编程语言,下面给大家介绍SQL中如何添加数据,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录在mysql中,有多种方法可以添加数据。以下是一些常见的方法及其示例。1. 使用INSERT I

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核