YOLO格式数据集（.txt）如何转换为VOC格式数据集（.xml）

前言：

安装好python环境与编译器

转换：

将标注文件从文本格式（.txt）转换为 XML 格式（.xml）可以通过以下步骤完成：

1. 解析文本标注文件：打开 .txt 文件，逐行读取每个标注，并解析边界框坐标和类别信息。
2. 创建 XML 文件：使用 Python 的内置库 xml.etree.ElementTree 创建一个 XML 树，然后逐个添加 XML 元素来表示图像和标注信息。
3. 将 XML 树写入文件：将构建的 XML 树写入一个新的 .xml 文件中，以实现标注信息的转换。

PS：通常情况下，.txt 文件中的每一行应该包含一条标注信息，其中包括类别信息。以下是一种可能的 .txt 文件的格式： 

class_id x_min y_min x_max y_max 

其中 x_min、y_min、x_max、y_max 是标注框的坐标，class_id 是类别标识。如果在你的数据中类别信息不是放在每行的最后一列，你需要根据你的数据格式进行相应的调整。

按照上面的YOLO格式，具体代码如下所示

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

def convert_txt_to_xml(txt_folder, xml_folder, classes):
    txt_files = [f for f in os.listdir(txt_folder) if f.endswith('.txt')]
    
    for txt_file in txt_files:
        txt_path = os.path.join(txt_folder, txt_file)
        xml_path = os.path.join(xml_folder, os.path.splitext(txt_file)[0] + '.xml')
        
        with open(txt_path, 'r') as txt_file:
            lines = txt_file.readlines()

        root = ET.Element('annotation')

        for line in lines:
            line = line.strip().split()
            if len(line) < 5:
                continue
            
            class_index = int(float(line[0]))  # 类别索引
            class_name = classes[class_index]  # 类别名称
            xmin, ymin, xmax, ymax = map(int, map(float, line[1:5]))  # 坐标转换为整数

            obj = ET.SubElement(root, 'object')
            ET.SubElement(obj, 'name').text = class_name
            bbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
            ET.SubElement(bbox, 'xmin').text = str(xmin)
            ET.SubElement(bbox, 'ymin').text = str(ymin)
            ET.SubElement(bbox, 'xmax').text = str(xmax)
            ET.SubElement(bbox, 'ymax').text = str(ymax)

        tree = ET.ElementTree(root)
        tree.write(xml_path)

# 要转换的文件夹路径和输出的文件夹路径
txt_folder = 'labels' #txt文件夹
xml_folder = 'labels_xml_folder'  #目标xml文件夹
classes = ['pig', 'stand', 'lie', 'drink', 'lie', 'eat']  # 类别列表

convert_txt_to_xml(txt_folder, xml_folder, classes)

这段代码会将txt文件夹中的每个txt文件转换为相应的xml文件，并根据类别索引匹配对应的类别名称。