将yolo格式数据集转换为VOC格式

将yolo格式数据集转换为VOC格式

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由于需要切分图象,将yolo转换为voc格式好处理一些

背景

将yolo格式数据集转换为VOC格式_第1张图片

将yolo格式数据集转换为VOC格式_第2张图片

将yolo格式数据集转换为VOC格式_第3张图片

代码

import xml.dom.minidom
import glob
from PIL import Image
from math import ceil
import shutil
import os

yolo_file = r'E://黄花标注//glass//train//split//final9.14//yesann'  # yolo格式下的存放txt标注文件的文件夹
turn_xml_file = r'E://黄花标注//glass//train//split//final9.14//xml'  # 转换后储存xml的文件夹地址
img_file = r'E://黄花标注//glass//train//split//final9.14//yes'  # 存放图片的文件夹

labels = ['defect', 'mh']
src_img_dir = img_file
src_txt_dir = yolo_file
src_xml_dir = turn_xml_file  # 转换后储存xml的文件夹地址

img_Lists = glob.glob(src_img_dir + '/*.bmp')
img_basenames = []
for item in img_Lists:
    img_basenames.append(os.path.basename(item))  # os.path.basename返回path最后的文件名

img_names = []
for item in img_basenames:
    temp1, temp2 = os.path.splitext(item)  # os.path.splitext(“文件路径”)    分离文件名与扩展名
    img_names.append(temp1)

total_num = len(img_names)  # 统计当前总共要转换的图片标注数量
count = 0  # 技术变量
for img in img_names:  # 这里的img是不加后缀的图片名称,如:'GF3_SAY_FSI_002732_E122.3_N29.9_20170215_L1A_HH_L10002188179__1__4320___10368'
    count += 1
    if count % 1000 == 0:
        print("当前转换进度{}/{}".format(count, total_num))
    im = Image.open((src_img_dir + '/' + img + '.bmp'))
    width, height = im.size

    # 打开yolo格式下的txt文件
    gt = open(src_txt_dir + '/' + img + '.txt').read().splitlines()
    if gt:
        # 将主干部分写入xml文件中
        xml_file = open((src_xml_dir + '/' + img + '.xml'), 'w')
        xml_file.write('\n')
        xml_file.write('    VOC2007\n')
        xml_file.write('    ' + str(img) + '.bmp' + '\n')
        xml_file.write('    \n')
        xml_file.write('        ' + str(width) + '\n')
        xml_file.write('        ' + str(height) + '\n')
        xml_file.write('        3\n')
        xml_file.write('    \n')

        # write the region of image on xml file
        for img_each_label in gt:
            spt = img_each_label.split(' ')  # 这里如果txt里面是以逗号‘,’隔开的,那么就改为spt = img_each_label.split(',')。
            xml_file.write('    \n')
            xml_file.write('        ' + str(labels[int(spt[0])]) + '\n')
            xml_file.write('        Unspecified\n')
            xml_file.write('        0\n')
            xml_file.write('        0\n')
            xml_file.write('        \n')

            center_x = round(float(spt[1].strip()) * width)
            center_y = round(float(spt[2].strip()) * height)
            bbox_width = round(float(spt[3].strip()) * width)
            bbox_height = round(float(spt[4].strip()) * height)
            xmin = str(int(center_x - bbox_width / 2))
            ymin = str(int(center_y - bbox_height / 2))
            xmax = str(int(center_x + bbox_width / 2))
            ymax = str(int(center_y + bbox_height / 2))

            xml_file.write('            ' + xmin + '\n')
            xml_file.write('            ' + ymin + '\n')
            xml_file.write('            ' + xmax + '\n')
            xml_file.write('            ' + ymax + '\n')
            xml_file.write('        \n')
            xml_file.write('    \n')

        xml_file.write('')
    else:
        # 将主干部分写入xml文件中
        xml_file = open((src_xml_dir + '/' + img + '.xml'), 'w')
        xml_file.write('\n')
        xml_file.write('    VOC2007\n')
        xml_file.write('    ' + str(img) + '.bmp' + '\n')
        xml_file.write('    \n')
        xml_file.write('        ' + str(width) + '\n')
        xml_file.write('        ' + str(height) + '\n')
        xml_file.write('        3\n')
        xml_file.write('    \n')
        xml_file.write('')

参考文章

你可能感兴趣的:(缺陷检测,YOLO)