目标检测：将yolo标注的txt文本转为VOC标注的xml文件

06-13 1389阅读

1、准备工作

目标检测数据的标注分为两种格式：

xml 解释性标签，左上角+右下角的坐标

txt 记事本文件，类别+x，y中心坐标+w，h的相对值

需要准备的数据有：

其中images为图像数据，labels为txt文本信息

注意：这里仅仅支持图像格式为 jpg 格式！！！

需要转换数据格式，可以参考这章：PYTHON 自动化办公：更改图片后缀_改变文件夹里面图片后缀名的pytorch代码-CSDN博客

classes.txt 文件需要自行准备，没有的话，只能遍历出来看看目标框的是什么：

关于目标检测任务中，YOLO(txt格式)标注文件的可视化_yolo标注可视化-CSDN博客

2、代码

如下：

import os
from PIL import Image
import shutil
from tqdm import tqdm
def main(IMG,LAB,CLS):
    images = [i.split('.jpg')[0] for i in os.listdir(IMG)]  # 数据
    if os.path.exists('VOCdevkit'):
        shutil.rmtree('VOCdevkit')
    os.makedirs('VOCdevkit')
    os.makedirs('VOCdevkit/VOC2007')
    os.makedirs('VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages')
    os.makedirs('VOCdevkit/VOC2007/Annotations')
    for img in tqdm(images):
        with open(os.path.join('VOCdevkit/VOC2007/Annotations',img+'.xml'), 'w') as xml_files:
            shutil.copy(os.path.join(IMG, img + '.jpg'),'VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages')
            image = Image.open(os.path.join(IMG, img + '.jpg'))
            img_w, img_h = image.size
            xml_files.write('\n')
            xml_files.write('   folder\n')
            xml_files.write(f'   {img}.jpg\n')
            xml_files.write('   \n')
            xml_files.write('   Unknown\n')
            xml_files.write('   \n')
            xml_files.write('   \n')
            xml_files.write(f'     {img_w}\n')
            xml_files.write(f'     {img_h}\n')
            xml_files.write(f'     3\n')
            xml_files.write('   \n')
            xml_files.write('   0\n')
            with open(os.path.join(LAB,img + '.txt'), 'r') as f:
                # 以列表形式返回每一行
                lines = f.read().splitlines()
                for each_line in lines:
                    line = each_line.split(' ')
                    xml_files.write('   \n')
                    xml_files.write(f'      {CLS[int(line[0])]}\n')
                    xml_files.write('      Unspecified\n')
                    xml_files.write('      0\n')
                    xml_files.write('      0\n')
                    xml_files.write('      \n')
                    center_x = round(float(line[1]) * img_w)
                    center_y = round(float(line[2]) * img_h)
                    bbox_w = round(float(line[3]) * img_w)
                    bbox_h = round(float(line[4]) * img_h)
                    xmin = str(int(center_x - bbox_w / 2))
                    ymin = str(int(center_y - bbox_h / 2))
                    xmax = str(int(center_x + bbox_w / 2))
                    ymax = str(int(center_y + bbox_h / 2))
                    xml_files.write(f'         {xmin}\n')
                    xml_files.write(f'         {ymin}\n')
                    xml_files.write(f'         {xmax}\n')
                    xml_files.write(f'         {ymax}\n')
                    xml_files.write('      \n')
                    xml_files.write('   \n')
            xml_files.write('')
if __name__ == '__main__':
    # images 需要是 jpg格式
    yoloImages = 'yolodata/images'
    yoloLabels = 'yolodata/labels'
    classTxt = 'classes.txt'
    txt = open(classTxt, 'r')
    txt = txt.read().splitlines()
    print(txt)
    main(IMG=yoloImages,LAB=yoloLabels,CLS=txt)

效果如下：

3、其他代码

可视化代码可以参考：

from lxml import etree
import cv2
# 读取 xml 文件信息，并返回字典形式
def parse_xml_to_dict(xml):
    if len(xml) == 0:  # 遍历到底层，直接返回 tag对应的信息
        return {xml.tag: xml.text}
    result = {}
    for child in xml:
        child_result = parse_xml_to_dict(child)  # 递归遍历标签信息
        if child.tag != 'object':
            result[child.tag] = child_result[child.tag]
        else:
            if child.tag not in result:  # 因为object可能有多个，所以需要放入列表里
                result[child.tag] = []
            result[child.tag].append(child_result[child.tag])
    return {xml.tag: result}
# xml 标注文件的可视化
def xmlShow(img, xml, save=True):
    image = cv2.imread(img)
    with open(xml, encoding='gb18030', errors='ignore') as fid:  # 防止出现非法字符报错
        xml_str = fid.read()
    xml = etree.fromstring(xml_str)
    data = parse_xml_to_dict(xml)["annotation"]  # 读取 xml文件信息
    ob = []  # 存放目标信息
    for i in data['object']:  # 提取检测框
        name = str(i['name'])  # 检测的目标类别
        bbox = i['bndbox']
        xmin = int(bbox['xmin'])
        ymin = int(bbox['ymin'])
        xmax = int(bbox['xmax'])
        ymax = int(bbox['ymax'])
        tmp = [name, xmin, ymin, xmax, ymax]  # 单个检测框
        ob.append(tmp)
    # 绘制检测框
    for name, x1, y1, x2, y2 in ob:
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(255, 0, 0), thickness=2)  # 绘制矩形框
        cv2.putText(image, name, (x1, y1 - 10), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    fontScale=0.5, thickness=1, color=(0, 0, 255))
    # 保存图像
    if save:
        cv2.imwrite('result.png', image)
    # 展示图像
    cv2.imshow('test', image)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
    import os
    import random
    img_path = r'.\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages'  # 传入图片
    image = [os.path.join(img_path, i) for i in os.listdir(img_path)]
    r = random.randint(0, len(image) - 1)  # 生成随机索引
    image_path = image[r]
    labels_path = image_path.replace('JPEGImages', 'Annotations')  # 自动获取对应的 xml 标注文件
    labels_path = labels_path.replace('.jpg', '.xml')
    xmlShow(img=image_path, xml=labels_path, save=True)