VOC格式XML数据转换为YOLO格式TXT数据教程

概述

在目标检测任务中，数据格式的转换是经常遇到的问题。本文将重点介绍如何将VOC格式的XML标注数据转换为YOLO格式的TXT数据，帮助你完成数据预处理工作。

步骤详解

解析XML文件: 使用XML解析库 (例如Python中的xml.etree.ElementTree) 读取VOC格式的XML文件。你需要提取每个对象的标签以及边界框信息 (左上角和右下角的像素坐标)。


tree = ET.parse('example.xml')   root = tree.getroot()

for obj in root.findall('object'):       label = obj.find('name').text       bbox = obj.find('bndbox')       xmin = int(bbox.find('xmin').text)       ymin = int(bbox.find('ymin').text)       xmax = int(bbox.find('xmax').text)       ymax = int(bbox.find('ymax').text)       # 进行后续转换操作   ```

转换边界框坐标: 将VOC格式中的像素坐标转换为YOLO格式的归一化坐标 (范围在0到1之间)。你需要将左上角和右下角的坐标转换为中心点坐标以及边界框的宽度和高度，并除以图像的宽度和高度进行归一化。
```
x_center = ((xmin + xmax) / 2) / image_width   y_center = ((ymin + ymax) / 2) / image_height   width = (xmax - xmin) / image_width   height = (ymax - ymin) / image_height   ```
```
创建YOLO格式的TXT文件: 对于每张图片，创建一个与其对应的TXT文件。每个TXT文件包含该图片中所有对象的标注信息，每行代表一个对象，格式如下:

<object-class> <x> <y> <width> <height>

其中: - <object-class>: 对象的类别标签 (整数表示)。 - <x>: 边界框中心点的x坐标 (归一化)。 - <y>: 边界框中心点的y坐标 (归一化)。 - <width>: 边界框的宽度 (归一化)。 - <height>: 边界框的高度 (归一化)。

') ```

总结

通过以上步骤，你可以将VOC格式的XML标注数据转换为YOLO格式的TXT数据。请根据你的实际需求修改代码，例如类别标签的映射关系。