labelimg打标签中voc格式转换成为coco格式

### 将LabelImg生成的VOC格式数据集转换为COCO格式 为了将由LabelImg工具生成的VOC格式数据集转换为适用于目标检测任务所需的COCO格式，可以采用多种方法实现这一转换。以下是具体的方法： #### 方法一：利用Python脚本手动编写转换逻辑 通过解析XML文件并构建相应的JSON结构来完成此操作。这涉及读取所有的`.xml`文件，提取其中的对象信息（类别名称、边界框坐标等），并将这些信息按照COCO标准重新组织。 ```python import os from xml.etree import ElementTree as ET import json def parse_voc_annotation(ann_dir, img_ids): """Parse VOC annotation files.""" all_imgs = [] idx = 0 for id_ in img_ids: ann_file = os.path.join(ann_dir, f'{id_}.xml') tree = ET.parse(ann_file) root = tree.getroot() objects = root.findall('object') filename = root.find('filename').text image_info = { "file_name": filename, "height": int(root.find('size/height').text), "width": int(root.find('size/width').text), "annotations": [], "image_id": idx } for obj in objects: bbox = obj.find('bndbox') category = obj.find('name').text xmin = float(bbox.find('xmin').text) ymin = float(bbox.find('ymin').text) xmax = float(bbox.find('xmax').text) ymax = float(bbox.find('ymax').text) width = xmax - xmin height = ymax - ymin anno = {"bbox":[xmin,ymin,width,height], "category_id": get_category_id(category), "area": width * height, "iscrowd": 0} image_info["annotations"].append(anno) all_imgs.append(image_info) idx += 1 return all_imgs def create_coco_format(data, categories, output_path='output.json'): coco_data = {'images': [], 'type': 'instances', 'annotations': [], 'categories': []} # Add images and annotations to COCO format data structure. for i, item in enumerate(data): coco_image_entry = { "date_captured": "", "file_name": item['file_name'], "id": i + 1, "license": 0, "url": "", "height": item['height'], "width": item['width'] } coco_data['images'].extend([coco_image_entry]) start_idx = len(coco_data['annotations']) + 1 end_idx = start_idx + len(item['annotations']) for j, a in zip(range(start_idx, end_idx), item['annotations']): coco_ann_entry = dict(a.items()) coco_ann_entry.update({"id":j,"image_id":i+1}) coco_data['annotations'].append(coco_ann_entry) # Define the list of categories (classes). for cat in set(categories.values()): coco_cat_entry = {"supercategory":"","id":cat,'name':get_category_from_id(cat)} coco_data['categories'].append(coco_cat_entry) with open(output_path, 'w') as outfile: json.dump(coco_data, outfile) # Helper function definitions here... ``` 上述代码片段展示了如何遍历给定目录下的所有VOC XML标注文件，并将其内容整理成符合COCO JSON格式的数据结构[^1]。 #### 方法二：借助第三方库或现有工具自动化处理 考虑到效率问题，在实际应用中更推荐寻找现成的支持此类功能的软件包或者命令行工具来进行批量转换工作。例如，GitHub上存在多个项目提供了从VOC到COCO格式之间的便捷转换方式；此外，一些流行的计算机视觉框架也内置了类似的实用程序函数可以直接调用[^2]。