【Python--XML文件读写】XML文件读写详解

【Python–XML文件读写】XML文件读写详解

1. 前言

1.1 介绍

XML 指可扩展标记语言XML ，常被设计用来传输和存储数据。

XML 是一种固有的分层数据格式，最自然的表示方式是使用树。 ET为此有两个类 - ElementTree将整个 XML 文档表示为一棵树，并 Element表示该树中的单个节点。与整个文档的交互（从文件读取和写入/从文件写入）通常在ElementTree级别上完成。与单个 XML 元素及其子元素的交互是在Element级别上完成的。

其内元素称作子节点通过 parse() 解析xml文本，返回根元素 tree。（一级节点Annotation） 通过对 tree 进行findall操作，可到到带有指定标签的节点（二级节点eg：filename，object）。

1.2 用法

xml.etree.ElementTree模块实现了用于解析和创建 XML 数据的简单高效的 API。 Element对象有以下常用属性：

• tag: 标签
• findall() : 只找到带有标签的 所有节点
• append() : 增加新节点
• set()：增加或者修改属性
• text: 去除标签，获得标签中的内容。
• attrib: 获取标签中的属性和属性值。
• remove()：删除节点
• 保存xml文件： ElementTree.write()

2. xml文件内容形式

3. xml文件读写

3.1 项目框架

3.1 写入操作（创建）（create_xml.py）

from xml.etree.ElementTree import Element
from xml.etree.ElementTree import SubElement
from xml.etree.ElementTree import ElementTree
from xml.dom import minidom

'''
生成对应的label, 也就是xml文件
'''

# 该函数使xml文件更加美观，也就是换行和缩进
def prettyXml(element, indent, newline, level = 0):
    '''
    参数:
    elemnt为传进来的Elment类;
    indent用于缩进;
    newline用于换行;
    '''
    # 判断element是否有子元素
    if element:
        # 如果element的text没有内容      
        if element.text == None or element.text.isspace():     
            element.text = newline + indent * (level + 1)      
        else:    
            element.text = newline + indent * (level + 1) + element.text.strip() + newline + indent * (level + 1)    
    # 此处两行如果把注释去掉，Element的text也会另起一行 
    #else:     
        #element.text = newline + indent * (level + 1) + element.text.strip() + newline + indent * level    
    temp = list(element) # 将elemnt转成list    
    for subelement in temp:    
        # 如果不是list的最后一个元素，说明下一个行是同级别元素的起始，缩进应一致
        if temp.index(subelement) < (len(temp) - 1):     
            subelement.tail = newline + indent * (level + 1)
        else:  # 如果是list的最后一个元素， 说明下一行是母元素的结束，缩进应该少一个    
            subelement.tail = newline + indent * level   
        # 对子元素进行递归操作 
        prettyXml(subelement, indent, newline, level = level + 1)


def create(root_dir, img_name, bg_size, count, tg_loca):
          '''
          root_dir: 要写到得文件夹下
          img_name: 对应样本的文件名
          bg_size: 图片的大小 (w, h)
          count: 目标的个数
          tg_loca: 裂缝目标的位置 list[(x_tl, y_tl, x_br, y_br)]
          '''
          # 1 annotation
          annotation = Element('annotation')
          
          # 1-1 filename
          filename = SubElement(annotation, 'filename')
          filename.text = img_name

          # 1-2 object_count
          object_count = SubElement(annotation, 'object_count')
          object_count.text = str(count)

          # 1-3 size
          # -------------------size start--------------------------
          size = SubElement(annotation, 'size')

          # 1-3-1 width
          width = SubElement(size, 'width')
          width.text = str(bg_size[0])

          # 1-3-2 height
          height = SubElement(size, 'height')
          height.text = str(bg_size[1])

          # 1-3-3 depth
          depth = SubElement(size, 'depth')
          depth.text = '1'
          # -------------------size end--------------------------

          # 1-4 segmented
          segmented = SubElement(annotation, 'segmented')
          segmented.text = '0'

          # 1-(5 : 5 + count) object
          for i in range(0, count):
                object = SubElement(annotation, 'object')
                # 1-(:)-1 name
                name = SubElement(object, 'name')
                name.text = 'Crack'

                # 1-(:)-2 pose
                pose = SubElement(object, 'pose')
                pose.text = 'Unspecified'

                # 1-(:)-3 truncated
                truncated = SubElement(object, 'truncated')
                truncated.text = str(i)

                # 1-(:)-4 difficult
                difficult = SubElement(object, 'difficult')
                difficult.text = '0'

                # 1-(:)-5 bndbox
                # ---------------------bndbox start------------------------------
                bndbox = SubElement(object, 'bndbox')
                # xmin
                xmin = SubElement(bndbox, 'xmin')
                xmin.text = str(tg_loca[i][0])
                # ymin
                ymin = SubElement(bndbox, 'ymin')
                ymin.text = str(tg_loca[i][1])
                # xmax
                xmax = SubElement(bndbox, 'xmax')
                xmax.text = str(tg_loca[i][2])
                # ymax
                ymax = SubElement(bndbox, 'ymax')
                ymax.text = str(tg_loca[i][3])
                # ---------------------bndbox end------------------------------
          
          tree = ElementTree(annotation)
          root = tree.getroot()  
          prettyXml(root, '\t', '\n')
          
          # write out xml data
          tree.write(root_dir + img_name + '.xml', encoding = 'utf-8')

root_dir = "./"
img_name = 'img.jpg'
bg_size = (1024, 1024)
count = 2
tg_loca = [(12, 12, 512, 512), (12, 513, 1000, 1000)]

create(root_dir, img_name, bg_size, count, tg_loca)

• 得到的xml文件如下：
  

3.2 读取操作（解析）（read_xml.py）

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

def parse_rec(pic_path, filename):
    """解析xml"""
    tree = ET.parse(filename)  # 解析读取xml函数
    objects = []
    coordinate = []
    for xml_name in tree.findall('filename'):
        img_path = os.path.join(pic_path, xml_name.text)
    for obj in tree.findall('object'):
        obj_struct = {'name': obj.find('name').text, 'pose': obj.find('pose').text,
                      'truncated': int(obj.find('truncated').text), '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)
    for obj_one in objects:
        xmin = int(obj_one['bbox'][0])
        ymin = int(obj_one['bbox'][1])
        xmax = int(obj_one['bbox'][2])
        ymax = int(obj_one['bbox'][3])
        label = obj_one['name']
        coordinate.append([xmin,ymin,xmax,ymax,label])
    return coordinate, img_path
 
 
def visualise_gt(objects, img_path, now_path):
      img = Image.open(img_path)
      draw = ImageDraw.ImageDraw(img)
      for obj in objects:
          xmin = obj[0]
          ymin = obj[1]
          xmax = obj[2]
          ymax = obj[3]
          label = obj[4]
          draw.rectangle(((xmin, ymin), (xmax, ymax)), fill=None, outline="white")
          draw.text((xmin + 10, ymin), label, "blue")
          img.save(now_path)
 
 
if __name__ == "__main__":
    # 图片路径
    pic_path = "."

    # xml文件路径
    xml_path = "./img.jpg.xml"
    
    # 解析后存放地址
    now_path = "./img_now.jpg"
    # obj_context：返回一个含有所有标注的信息，img_dir：原始图片路径
    obj_context, img_path = parse_rec(pic_path, xml_path)
    visualise_gt(obj_context, img_path, now_path)

• 原图：（img.jpg）
  

• 解析后的图：（img_now.jpg）
  

4. 参考

【1】https://blog.csdn.net/qq_48764574/article/details/122052510