dota数据集voc

### DOTA数据集转换为VOC格式 为了获取并处理与DOTA相关的VOC数据集，需先了解两个主要的数据集结构差异以及具体的转换方法。 #### DOTA数据集特点 DOTA是一个大规模的遥感图像目标检测数据集，其标注文件通常采用txt格式存储，每行记录一个实例的目标类别及其边界框坐标[^1]。 #### VOC数据集结构概述 VOC（Visual Object Classes）挑战赛所使用的数据集有着特定的目录结构和XML格式的标注文件。这些XML文件包含了图片尺寸、对象数量及每个对象的位置信息等细节[^2]。 #### 转换过程概览 要将DOTA数据集转化为适用于VOC框架的形式，关键在于编写脚本读取原始TXT标签并将它们重写为符合PASCAL VOC标准的新XML文件。此过程中需要注意调整路径设置以匹配实际环境中的文件位置，例如`out_xml_dir = '/mnt/D/yuangan/datasets/nwpu/VOC2007/Annotations/'`用于指定保存新创建的XML文件的目的地[^3]。 ```python import os from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring from xml.dom.minidom import parseString def create_voc_annotation(image_name, objects, output_folder): """ 创建单张图片对应的VOC XML注解文件 参数: image_name (str): 图片名称 objects (list of dict): 对象列表 [{'name': 'plane', 'bbox': [xmin,ymin,xmax,ymax]}...] output_folder (str): 输出xml文件夹路径 返回值: None """ annotation = Element('annotation') folder = SubElement(annotation, 'folder').text = "VOC2007" filename = SubElement(annotation, 'filename').text = f"{image_name}.png" source = SubElement(annotation, 'source') database = SubElement(source, 'database').text = "The DOTAV1.0 Database" annotation_source = SubElement(source, 'annotation').text = "DOTAV1.0" image = SubElement(source, 'image').text = "flickr" size_part = SubElement(annotation, 'size') width = SubElement(size_part, 'width').text = str(800) # 假设宽度为800像素 height = SubElement(size_part, 'height').text = str(800) # 假设高度为800像素 depth = SubElement(size_part, 'depth').text = str(3) segmented = SubElement(annotation, 'segmented').text = "0" for obj in objects: object_item = SubElement(annotation, 'object') name = SubElement(object_item, 'name').text = obj['name'] pose = SubElement(object_item, 'pose').text = "Unspecified" truncated = SubElement(object_item, 'truncated').text = "0" difficult = SubElement(object_item, 'difficult').text = "0" bndbox = SubElement(object_item, 'bndbox') xmin = SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(obj['bbox'][0]) ymin = SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(obj['bbox'][1]) xmax = SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(obj['bbox'][2]) ymax = SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(obj['bbox'][3]) rough_string = tostring(annotation, 'utf-8') reparsed = parseString(rough_string) formatted_output = reparsed.toprettyxml(indent=" ") with open(os.path.join(output_folder, f'{os.path.splitext(image_name)[0]}.xml'), 'w') as file: file.write(formatted_output) # 示例调用函数 create_voc_annotation( image_name='example_image', objects=[{'name': 'ship', 'bbox': [100, 150, 200, 250]}, {'name': 'plane', 'bbox': [300, 400, 500, 600]}], output_folder='/path/to/output/folder' ) ``` 上述Python代码片段展示了如何基于给定的信息构建满足VOC要求的XML文档，并将其保存到指定目录下。这一步骤对于准备训练材料至关重要，在完成全部样本转化之后即可利用该版本的数据集开展进一步的研究工作。