annotations文件夹中的XML文件如何转化成txt文件

时间: 2024-09-29 16:03:28 浏览: 116
将annotations文件夹中的XML文件转化成txt文件,可以通过编写一个Python脚本来实现。以下是一个示例代码,它展示了如何解析XML文件并将其内容转换为txt格式: ```python import os import xml.etree.ElementTree as ET def xml_to_txt(xml_folder, txt_folder): for filename in os.listdir(xml_folder): if filename.endswith('.xml'): # 读取并解析XML文件 file_path = os.path.join(xml_folder, filename) tree = ET.parse(file_path) root = tree.getroot() # 创建或打开对应的txt文件 txt_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.txt' txt_path = os.path.join(txt_folder, txt_filename) with open(txt_path, 'w') as txt_file: # 遍历XML文件中的所有目标对象,提取相关信息并写入txt文件 for obj in root.findall('.//object'): class_name = obj.find('name').text difficult = obj.find('difficult').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = bbox.find('xmin').text ymin = bbox.find('ymin').text xmax = bbox.find('xmax').text ymax = bbox.find('ymax').text txt_file.write(f"{class_name} {xmin} {ymin} {xmax} {ymax} {difficult} ") # 指定XML文件夹和输出的txt文件夹路径 xml_folder = 'annotations' txt_folder = 'txt_annotations' # 调用函数进行转换 xml_to_txt(xml_folder, txt_folder) ``` 这段代码首先遍历annotations文件夹中的所有XML文件,然后使用`xml.etree.ElementTree`模块解析每个XML文件的内容。对于每个XML文件中的目标对象,它会提取类别名称、边界框坐标以及是否困难的信息,并将这些信息写入到一个新的txt文件中。最终,所有生成的txt文件将保存在指定的txt_annotations文件夹中。
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你好,请帮我修改下列代码,没有完成把一个文件夹里面和另一个文件夹下的子文件夹下的images和Annotations文件夹里面具有相同名字的文件移动出来,import os import hashlib import shutil def hash_file(file_path): """计算文件的MD5哈希值""" hasher = hashlib.md5() with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() hasher.update(buf) return hasher.hexdigest() def ensure_dir_exists(path): """确保路径存在,不存在则创建""" if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) def move_with_structure(src_root, dest_root, file_path, hashes_src): """根据源文件路径和目标基础路径,移动文件并保持目录结构""" relative_path = os.path.relpath(os.path.dirname(file_path), src_root) dest_path = os.path.join(dest_root, relative_path) ensure_dir_exists(dest_path) # 计算文件哈希值并检查是否需要移动 file_hash = hash_file(file_path) if file_hash in hashes_src: shutil.move(file_path, os.path.join(dest_path, os.path.basename(file_path))) print(f"Moved: {file_path} to {dest_path}") def find_and_move_duplicates(src_img_folder, dest_base_folder, output_folder): """查找并移动重复图片和对应的XML文件,同时保持目录结构""" # 存储第一个文件夹中的图片文件哈希值 hashes_src = {} for root, _, files in os.walk(src_img_folder): for file in files: full_path = os.path.join(root, file) file_hash = hash_file(full_path) hashes_src[file_hash] = full_path # 遍历所有子文件夹,查找重复图片文件及其对应的XML文件,并移动 for subdir in os.listdir(dest_base_folder): # 遍历上一级目录下的所有子文件夹 subdir_path = os.path.join(dest_base_folder, subdir) if os.path.isdir(subdir_path): images_folder = os.path.join(subdir_path, 'images') annotations_folder = os.path.join(subdir_path, 'Annotations') if os.path.exists(images_folder) and os.path.exists(annotations_folder): for root, _, files in os.walk(images_folder): for img_file in files: img_full_path = os.path.join(root, img_file) move_with_structure(images_folder, output_folder, img_full_path, hashes_src) # 构建对应的xml文件路径 xml_file = os.path.splitext(img_file)[0] + '.xml' xml_full_path = os.path.join(annotations_folder, os.path.relpath(root, images_folder), xml_file) # 检查并移动XML文件 if os.path.exists(xml_full_path): move_with_structure(annotations_folder, output_folder, xml_full_path, hashes_src) else: print(f"Warning: No matching XML found for {img_file}") else: print(f"Warning: Missing images or Annotations folder in {subdir_path}") # 设置你的文件夹路径 src_img_folder = r'E:\ymc\data\BOC\1' dest_base_folder = r'E:\ymc\data\BOC\BOC_Result' # 包含多个子文件夹的父目录,每个子文件夹包含images和Annotations文件夹 output_folder = r'E:\ymc\data\BOC\2' find_and_move_duplicates(src_img_folder, dest_base_folder, output_folder)

import os import xml.etree.ElementTree as ET # 定义类别顺序 categories = ['hat','nohat'] category_to_index = {category: index for index, category in enumerate(categories)} # 定义输入文件夹和输出文件夹 input_folder = r'f:\data\Annotations' # 替换为实际的XML文件夹路径 output_folder = r'f:\data\labels' # 替换为实际的输出TXT文件夹路径 # 确保输出文件夹存在 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历输入文件夹中的所有XML文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.xml'): xml_path = os.path.join(input_folder, filename) # 解析XML文件 tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() # 提取图像的尺寸 size = root.find('size') width = int(size.find('width').text) height = int(size.find('height').text) # 存储name和对应的归一化坐标 objects = [] # 遍历XML中的object标签 for obj in root.findall('object'): name = obj.find('name').text if name in category_to_index: category_index = category_to_index[name] else: continue # 如果name不在指定类别中,跳过该object bndbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bndbox.find('xmin').text) ymin = int(bndbox.find('ymin').text) xmax = int(bndbox.find('xmax').text) ymax = int(bndbox.find('ymax').text) # 转换为中心点坐标和宽高 x_center = (xmin + xmax) / 2.0 y_center = (ymin + ymax) / 2.0 w = xmax - xmin h = ymax - ymin # 归一化 x = x_center / width y = y_center / height w = w / width h = h / height objects.append(f"{category_index} {x} {y} {w} {h}") # 输出结果到对应的TXT文件 txt_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.txt' txt_path = os.path.join(output_folder, txt_filename) with open(txt_path, 'w') as f: for obj in objects: f.write(obj + '\n' ————————————————

import os import cv2 import shutil import xml.etree.ElementTree as ET import random from tqdm import tqdm # 定义图片和标签文件的路径 img_path = r"D:/yolo/ultralytics-20250308/ultralytics-main/数据集处理/JPEGImages" xml_path = r"D:/yolo/ultralytics-20250308/ultralytics-main/数据集处理/Annotations" output_img_path = r"D:/yolo/ultralytics-20250308/ultralytics-main/数据集处理/outputimage" output_xml_path = r"D:/yolo/ultralytics-20250308/ultralytics-main/数据集处理/outputlabels" # 检查路径是否存在 assert os.path.exists(img_path), f"图片路径不存在: {img_path}" assert os.path.exists(xml_path), f"标签路径不存在: {xml_path}" # 创建保存增强后图片和xml文件的文件夹 os.makedirs(output_img_path, exist_ok=True) os.makedirs(output_xml_path, exist_ok=True) # 获取图片和标签文件的文件名列表 img_files = os.listdir(img_path) xml_files = os.listdir(xml_path) # 确保图片和标签文件数量匹配 assert len(img_files) == len(xml_files), "图片和标签文件数量不匹配" # 按文件名排序,确保一一对应 img_files.sort() xml_files.sort() # 定义翻转方式及其概率分布(水平、垂直、对角各占 1/3) flip_types = [0, 1, -1] # 0: 垂直翻转, 1: 水平翻转, -1: 对角翻转 # 遍历每个图片和对应的标签文件 for img_name, xml_name in tqdm(zip(img_files, xml_files), desc='Enhancing Images'): # 检查文件名是否匹配 assert img_name.split('.')[0] == xml_name.split('.')[0], f"文件名不匹配: {img_name} 和 {xml_name}" # 检查图片文件是否存在 img_file_path = os.path.join(img_path, img_name) if not os.path.exists(img_file_path): print(f"图片文件不存在: {img_name}") continue # 跳过当前图片 # 读取图片 img = cv2.imread(img_file_path) if img is None: print(f"无法加载图片: {img_name}") continue # 跳过当前图片 # 随机选择翻转方式(水平、垂直、对角各占 1/3) flip_type = random.choice(flip_types) flipped_img = cv2.flip(img, flip_type) # 检查标签文件是否存在 xml_file_path = os.path.join(xml_path, xml_name) if not os.path.exists(xml_file_path): print(f"标签文件不存在: {xml_name}") continue # 跳过当前标签 # 解析标签文件 try: tree = ET.parse(xml_file_path) root = tree.getroot() except ET.ParseError: print(f"无法解析标签文件: {xml_name}") continue # 跳过当前标签 # 检查标签文件中是否包含

import os import shutil import xml.etree.ElementTree as ET def has_empty_tags(xml_path): """ 检查XML文件中是否存在空标签 """ try: tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() for obj in root.findall('object'): # 检查是否有空的name标签 name = obj.find('name') if name is None or name.text.strip() == '': return True # 检查是否有空的bndbox标签 bndbox = obj.find('bndbox') if bndbox is None: return True # 检查bndbox中的坐标是否为空 for coord in ['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']: if bndbox.find(coord) is None or bndbox.find(coord).text.strip() == '': return True return False except Exception as e: print(f"Error parsing XML file {xml_path}: {e}") return False def move_files_with_empty_tags(image_folder, xml_folder, target_image_folder, target_xml_folder): """ 将包含空标签的XML文件和对应的图片移动到新的文件夹 """ # 确保目标文件夹存在 if not os.path.exists(target_image_folder): os.makedirs(target_image_folder) if not os.path.exists(target_xml_folder): os.makedirs(target_xml_folder) # 遍历所有XML文件 for xml_file in os.listdir(xml_folder): if not xml_file.endswith('.xml'): continue xml_path = os.path.join(xml_folder, xml_file) image_name = os.path.splitext(xml_file)[0] + '.jpg' image_path = os.path.join(image_folder, image_name) print(f"Checking XML file: {xml_path}") # 调试信息 # 检查XML文件是否包含空标签 if has_empty_tags(xml_path): print(f"Empty tags found in {xml_path}") # 调试信息 # 移动图片文件 if os.path.exists(image_path): shutil.move(image_path, target_image_folder) print(f"Moved image: {image_path} to {target_image_folder}") else: print(f"Image file {image_path} does not exist, skipping.") # 移动XML文件

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