dior数据集转化yolo格式

### 将 DIOR 数据集转换为 YOLO 格式 为了将 DIOR 数据集转换为 YOLO 格式，可以按照以下方法实现。DIOR 数据集通常以 XML 文件形式存储标注信息[^4]，而 YOLO 格式的标注文件是以 `.txt` 形式存储的，并且每行包含目标的类别编号及其边界框坐标。 #### 转换逻辑说明 1. **解析 XML 文件**：通过 Python 的 `xml.etree.ElementTree` 或其他库来解析 DIOR 数据集中每个图像对应的 XML 文件。 2. **提取标注信息**：从 XML 中提取对象的目标名称、边界框坐标（xmin, ymin, xmax, ymax），以及图片尺寸（width, height）。 3. **计算 YOLO 坐标格式**：YOLO 使用归一化的中心点坐标和宽高比例 (xc, yc, w, h)，因此需要基于图片尺寸对边界框进行转换。 4. **映射类别名到 ID**：创建一个字典 `class_name_to_id` 来将 DIOR 数据集中的类别名映射为连续的整数 ID。 5. **保存为 TXT 文件**：将上述信息写入对应图像同名的 `.txt` 文件中。 以下是具体实现代码： ```python import os import xml.etree.ElementTree as ET def convert_dior_to_yolo(dior_xml_dir, output_txt_dir, class_name_to_id): """ 将 DIOR 数据集的 XML 标注文件转换为 YOLO 格式。 参数: dior_xml_dir (str): 存储 DIOR 数据集 XML 文件的目录路径。 output_txt_dir (str): 输出 YOLO 格式标注文件的目录路径。 class_name_to_id (dict): 类别名到类别的映射字典。 """ if not os.path.exists(output_txt_dir): os.makedirs(output_txt_dir) for xml_file in os.listdir(dior_xml_dir): if not xml_file.endswith('.xml'): continue tree = ET.parse(os.path.join(dior_xml_dir, xml_file)) root = tree.getroot() image_width = int(root.find('size/width').text) image_height = int(root.find('size/height').text) txt_content = [] for obj in root.findall('object'): name = obj.find('name').text.strip() if name not in class_name_to_id: print(f"Warning: Unknown class {name} found in file {xml_file}. Skipping...") continue class_id = class_name_to_id[name] bndbox = obj.find('bndbox') xmin = float(bndbox.find('xmin').text) ymin = float(bndbox.find('ymin').text) xmax = float(bndbox.find('xmax').text) ymax = float(bndbox.find('ymax').text) xc = ((xmin + xmax) / 2) / image_width yc = ((ymin + ymax) / 2) / image_height w = (xmax - xmin) / image_width h = (ymax - ymin) / image_height txt_line = f"{class_id} {xc:.6f} {yc:.6f} {w:.6f} {h:.6f}" txt_content.append(txt_line) with open(os.path.join(output_txt_dir, xml_file.replace('.xml', '.txt')), 'w') as f: f.write('\n'.join(txt_content)) # 定义类别映射表 dior_class_names = [ "airplane", "airport", "baseballfield", "basketballcourt", "bridge", "chimney", "expressway-service-area", "expressway-toll-station" # 添加更多类别... ] class_name_to_id = {name: idx for idx, name in enumerate(dior_class_names)} convert_dior_to_yolo( dior_xml_dir="path/to/dior/xmls", output_txt_dir="path/to/output/txts", class_name_to_id=class_name_to_id ) ``` 此脚本会遍历指定的 XML 文件夹并将它们逐一转换为 YOLO 格式的标注文件。注意需调整 `dior_class_names` 列表以匹配实际使用的 DIOR 数据集版本。 --- #### 注意事项 - 如果 DIOR 数据集未提供完整的类别列表，请手动补充至 `dior_class_names` 变量中。 - 确保输入路径 (`dior_xml_dir`) 和输出路径 (`output_txt_dir`) 正确无误。 - 对于训练、验证和测试集的划分，可参考 VOC 至 YOLO 转换的经验[^2]，编写额外的脚本来完成数据切分操作。 ---