YOLOV3 将自己的txt转为XML，再将XML转为符合YOLO要求的txt格式

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我自己的数据集格式为filename lable xmin ymin xmax ymax

1 通过别的模板转换

VOC数据集的xml格式为：

  VOC2007
  000002.jpg    //文件名  
                              //图像尺寸（长宽以及通道数
    335
    500
    3
  
  

所以我们把它当作模板然后修改成自己的数据集。注意object 可能不止一个。

转换代码：

import copy
from lxml.etree import Element, SubElement, tostring, ElementTree
import cv2

# 修改为你自己的路径
template_file = 'G:\\dataset\\WJ-data\\anno.xml'
target_dir = 'G:\\dataset\\WJ-data\\Annotations\\'
image_dir = 'G:\\dataset\\train\\'  # 图片文件夹
train_file = 'G:\\dataset\\train.txt'  # 存储了图片信息的txt文件

with open(train_file) as f:
    trainfiles = f.readlines()  # 标注数据 格式(filename label x_min y_min x_max y_max)

file_names = []
tree = ElementTree()

for line in trainfiles:
    trainFile = line.split()
    file_name = trainFile[0]
    print(file_name)

    # 如果没有重复，则顺利进行。这给的数据集一张图片的多个框没有写在一起。
    if file_name not in file_names:
        file_names.append(file_name)
        lable = trainFile[1]
        xmin = trainFile[2]
        ymin = trainFile[3]
        xmax = trainFile[4]
        ymax = trainFile[5]

        tree.parse(template_file)
        root = tree.getroot()
        root.find('filename').text = file_name

        # size
        sz = root.find('size')
        im = cv2.imread(image_dir + file_name)#读取图片信息

        sz.find('height').text = str(im.shape[0])
        sz.find('width').text = str(im.shape[1])
        sz.find('depth').text = str(im.shape[2])

        # object 因为我的数据集都只有一个框
        obj = root.find('object')

        obj.find('name').text = lable
        bb = obj.find('bndbox')
        bb.find('xmin').text = xmin
        bb.find('ymin').text = ymin
        bb.find('xmax').text = xmax
        bb.find('ymax').text = ymax
        # 如果重复，则需要添加object框
    else:
        lable = trainFile[1]
        xmin = trainFile[2]
        ymin = trainFile[3]
        xmax = trainFile[4]
        ymax = trainFile[5]

        xml_file = file_name.replace('jpg', 'xml')
        tree.parse(target_dir + xml_file)#如果已经重复
        root = tree.getroot()

        obj_ori = root.find('object')

        obj = copy.deepcopy(obj_ori)  # 注意这里深拷贝

        obj.find('name').text = lable
        bb = obj.find('bndbox')
        bb.find('xmin').text = xmin
        bb.find('ymin').text = ymin
        bb.find('xmax').text = xmax
        bb.find('ymax').text = ymax
        root.append(obj)

    xml_file = file_name.replace('jpg', 'xml')
    tree.write(target_dir + xml_file, encoding='utf-8')

2.将xml转为符合YOLO的txt

标注文件.txt里的数据格式是这样的：

转换代码如下:

# box里保存的是ROI感兴趣区域的坐标（x，y的最大值和最小值）
# 返回值为ROI中心点相对于图片大小的比例坐标，和ROI的w、h相对于图片大小的比例
def convert(size, box):
    dw = 1./(size[0])
    dh = 1./(size[1])
    x = (box[0] + box[1])/2.0
    y = (box[2] + box[3])/2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x, y, w, h)


# 对于单个xml的处理
def convert_annotation(image_add):
    # image_add进来的是带地址的.jpg
    #image_add = os.path.split(image_add,' ')[1]  # 截取文件名
    image_name = image_add.split()[0]
    print(image_name)
    image_name = image_name.replace('.jpg', '')  # 删除后缀，现在只有文件名
    in_file = open('G:\\dataset\\WJ-data\\Annotations\\' + image_name + '.xml')  # 图片对应的xml地址
    out_file = open('G:\\dataset\\WJ-data\\labels\\%s.txt' % (image_name), 'w')

    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()

    size = root.find('size')

    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)

    # 在一个XML中每个Object的迭代
    for obj in root.iter('object'):
        # iter()方法可以递归遍历元素/树的所有子元素
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        # 如果训练标签中的品种不在程序预定品种，或者difficult = 1，跳过此object
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)#这里取索引，避免类别名是中文，之后运行yolo时要在cfg将索引与具体类别配对
        xmlbox = obj.find('bndbox')

        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(
            xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


if not os.path.exists('G:\\dataset\\WJ-data\\labels\\'):#不存在文件夹
    os.makedirs('G:\\dataset\\WJ-data\\labels\\')

image_adds = open("G:\\dataset\\train.txt")
for image_add in image_adds:
    image_add = image_add.strip()
    convert_annotation(image_add)

print("Finished")

3.构建训练集与交叉验证集:

"""
分割训练集和验证集
分别存储了图片的路径
"""
from sklearn.model_selection import train_test_split

img_add = 'G:\\dataset\\train.txt'
data_set = [x.strip() for x in open(img_add).readlines()]

train_X, test_X = train_test_split(data_set, test_size=0.2, random_state=0)
print(train_X)
print(test_X)

train_file = open('G:\\dataset\\WJ-data\\train_file.txt', 'w')
for x in train_X:
    x = x.split(' ')[0]
    print(x)
    train_file.write('G:\\dataset\\train'+x+'\n')

test_file = open('G:\\dataset\\WJ-data\\valid_file.txt', 'w')
for x in test_X:
    x = x.split(' ')[0]
    test_file.write('G:\\dataset\\train'+x+'\n')

4. 生成类别名文件:

with open('G:\\dataset\\WJ-data\\obj.names', 'w') as f:
    for i in range(61):
        f.write(str(i)+'\n')

参考链接：

1. 一次将自己的数据集制作成PASCAL VOC格式的惨痛经历
2. 转换
3. YOLOv3训练自己的数据(GPU版本)
4. 【YOLO】数据集处理训练自己的数据集