数据集：YOLOV5格式转fasterRcnn格式（xml可视化）

这是我的第一篇博客，本来打算先写YOLOV5的txt格式转V4的来着，结果过了很长时间，有点忘了。最近又在搞fasterRcnn所以来写这一篇。方便大家，也方便我自己后续在转。(我的都是笨办法，但是我都写在这篇博客了，方便一些和我一样的小白。)

注：本文的博客都是完全参考别人的，但是由于查询的太多了，所以不记得是参考那一篇的了，所以如果有侵权。请告诉我，然后请给个机会，让我把引用加上，而不是删除。

第一步：

首先就是先按照这个模块在fastercnn目录下创建文件夹。

第二步：

先用代码一进行val的转化，txt、images的路径你就写v5的文件路径，xml的保存路径就写第一步中你创建Annotations的路径。（因为val的数据集一般比较少，所以可以先用val的进行转化测试）。生成之后，先不要着急生成train的。（因为需要保持训练姐、验证集和测速集一致）

第三步：

将代码二放在VOC2007的目录下，然后直接运行，（不要问我为什么必须的这样，因为我不会修改路径，哈哈）会在ImageSets/Main下生成四个txt格式，分别为test、train、trainval、val。然后将test中的内容复制到trainval中即可。这就是最后val所需的txt文件，保存下来（里你对应一下你的数目，应该没问题），然后将这些Main文件夹清空。

第四步：

根据你的数据集，然后重复进行train、test的转化。最后你得到了val、test、train三个txt，然后你在新建一个trainval.txt，将val和train中的复制进去。这样所需的文件搞定。（test如果没有，应该可以直接不写。以防万一，你创建一个空的test.txt即可）

第五步：

将yolov5的train、val、test的所有图片放在JPEGImages中。大功告成。

感谢阅读，共同进步！（最后在附赠一个xml可视化的程序，以便大家看一下自己的转化是否成功）

代码一：txt格式转xml的代码如下。

# 代码1 txt格式转xml
from xml.dom.minidom import Document
import os
import cv2


# def makexml(txtPath, xmlPath, picPath):  # txt所在文件夹路径，xml文件保存路径，图片所在文件夹路径
def makexml(picPath, txtPath, xmlPath):  # txt所在文件夹路径，xml文件保存路径，图片所在文件夹路径
    """此函数用于将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
    """
    dic = {'0': "body",  # 创建字典用来对类型进行转换
          
           }
    files = os.listdir(txtPath)
    for i, name in enumerate(files):
        xmlBuilder = Document()
        annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")  # 创建annotation标签
        xmlBuilder.appendChild(annotation)
        txtFile = open(txtPath + name)
        txtList = txtFile.readlines()
        img = cv2.imread(picPath + name[0:-4] + ".jpg")
        Pheight, Pwidth, Pdepth = img.shape

        folder = xmlBuilder.createElement("folder")  # folder标签
        foldercontent = xmlBuilder.createTextNode("driving_annotation_dataset")
        folder.appendChild(foldercontent)
        annotation.appendChild(folder)  # folder标签结束

        filename = xmlBuilder.createElement("filename")  # filename标签
        filenamecontent = xmlBuilder.createTextNode(name[0:-4] + ".jpg")
        filename.appendChild(filenamecontent)
        annotation.appendChild(filename)  # filename标签结束

        size = xmlBuilder.createElement("size")  # size标签
        width = xmlBuilder.createElement("width")  # size子标签width
        widthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pwidth))
        width.appendChild(widthcontent)
        size.appendChild(width)  # size子标签width结束

        height = xmlBuilder.createElement("height")  # size子标签height
        heightcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pheight))
        height.appendChild(heightcontent)
        size.appendChild(height)  # size子标签height结束

        depth = xmlBuilder.createElement("depth")  # size子标签depth
        depthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(Pdepth))
        depth.appendChild(depthcontent)
        size.appendChild(depth)  # size子标签depth结束

        annotation.appendChild(size)  # size标签结束

        for j in txtList:
            oneline = j.strip().split(" ")
            object = xmlBuilder.createElement("object")  # object 标签
            picname = xmlBuilder.createElement("name")  # name标签
            namecontent = xmlBuilder.createTextNode(dic[oneline[0]])
            picname.appendChild(namecontent)
            object.appendChild(picname)  # name标签结束

            pose = xmlBuilder.createElement("pose")  # pose标签
            posecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")
            pose.appendChild(posecontent)
            object.appendChild(pose)  # pose标签结束

            truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")  # truncated标签
            truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")
            truncated.appendChild(truncatedContent)
            object.appendChild(truncated)  # truncated标签结束

            difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")  # difficult标签
            difficultcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")
            difficult.appendChild(difficultcontent)
            object.appendChild(difficult)  # difficult标签结束

            bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")  # bndbox标签
            xmin = xmlBuilder.createElement("xmin")  # xmin标签
            mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
            xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            xmin.appendChild(xminContent)
            bndbox.appendChild(xmin)  # xmin标签结束

            ymin = xmlBuilder.createElement("ymin")  # ymin标签
            mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
            yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            ymin.appendChild(yminContent)
            bndbox.appendChild(ymin)  # ymin标签结束

            xmax = xmlBuilder.createElement("xmax")  # xmax标签
            mathData = int(((float(oneline[1])) * Pwidth + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * Pwidth)
            xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            xmax.appendChild(xmaxContent)
            bndbox.appendChild(xmax)  # xmax标签结束

            ymax = xmlBuilder.createElement("ymax")  # ymax标签
            mathData = int(((float(oneline[2])) * Pheight + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * Pheight)
            ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))
            ymax.appendChild(ymaxContent)
            bndbox.appendChild(ymax)  # ymax标签结束

            object.appendChild(bndbox)  # bndbox标签结束

            annotation.appendChild(object)  # object标签结束

        f = open(xmlPath + name[0:-4] + ".xml", 'w')
        xmlBuilder.writexml(f, indent='\t', newl='\n', addindent='\t', encoding='utf-8')
        f.close()


if __name__ == "__main__":
    picPath = "/root/autodl-tmp/CrowdHuamn/images/train/"  # 图片所在文件夹路径，后面的/一定要带上
    txtPath = "/root/autodl-tmp/CrowdHuamn/labels/train/"  # txt所在文件夹路径，后面的/一定要带上
    xmlPath = "/root/autodl-tmp/VOCdevkit2007/VOC2007/Annotations/"  # xml文件保存路径，后面的/一定要带上
    makexml(picPath, txtPath, xmlPath)

代码二：生成fasterrcnn所需要的TXT文件的代码

# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import random  
  
trainval_percent = 0.8  #trainval占比例多少
train_percent = 0.7  #test数据集占比例多少
xmlfilepath = 'Annotations'  
txtsavepath = 'ImageSets\Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  
  
num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval= random.sample(list,tv)  
train=random.sample(trainval,tr)  
  
ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')  
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')  
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')  
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')  
  
for i  in list:  
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'  
    if i in trainval:  
        ftrainval.write(name)  
        if i in train:  
            ftrain.write(name)  
        else:  
            fval.write(name)  
    else:  
        ftest.write(name)  
  
ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()  

代码三：xml可视化

需要进行修改的是48行代码和51行代码

46行：为xml和图片的根目录，在这个根目录下创建三个文件夹，一个是Annotations（存放xml标签），一个是JPEGImages（存放对应图片），一个是save（存放已经打标签的图片）。

58行：为图片保存路径

import xml.etree.ElementTree as ET  # 读取xml。
import os
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont


def parse_rec(filename):
    tree = ET.parse(filename)  # 解析读取xml函数
    objects = []
    img_dir = []
    for xml_name in tree.findall('filename'):
        img_path = os.path.join(pic_path, xml_name.text)
        img_dir.append(img_path)
    for obj in tree.findall('object'):
        obj_struct = {}
        obj_struct['name'] = obj.find('name').text
        obj_struct['pose'] = obj.find('pose').text
        obj_struct['truncated'] = int(obj.find('truncated').text)
        obj_struct['difficult'] = int(obj.find('difficult').text)
        bbox = obj.find('bndbox')
        obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text),
                              int(bbox.find('ymin').text),
                              int(bbox.find('xmax').text),
                              int(bbox.find('ymax').text)]
        objects.append(obj_struct)

    return objects, img_dir


# 可视化
def visualise_gt(objects, img_dir, save_path, save_name):
    for id, img_path in enumerate(img_dir):
        img = Image.open(img_path)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        for a in objects:
            xmin = int(a['bbox'][0])
            ymin = int(a['bbox'][1])
            xmax = int(a['bbox'][2])
            ymax = int(a['bbox'][3])
            label = a['name']
            draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), fill=None, outline=(0, 255, 0), width=2)
            draw.text((xmin - 10, ymin - 15), label, fill=(0, 255, 0), font=font)  # 利用ImageDraw的内置函数，在图片上写入文字

        img.show()
        img.save(save_path + save_name + '.jpg')


fontPath = "C:\Windows\Fonts\Consolas\consola.ttf"  # 字体路径
root = 'D:\python\project\yolov5-6.1\VOCdevkit\ksh'
ann_path = os.path.join(root, 'Annotations')  # xml文件所在路径
pic_path = os.path.join(root, 'JPEGImages')  # 样本图片路径
save_path = os.path.join(root, 'save')  # 保存图片路径
font = ImageFont.truetype(fontPath, 16)

for filename in os.listdir(ann_path):
    save_name = filename.split('.')[0]
    xml_path = os.path.join(ann_path, filename)
    object, img_dir = parse_rec(xml_path)
    visualise_gt(object, img_dir, save_path, save_name)