关于txt转xml生成voc格式文件相关问题

本文档详细介绍了在将YOLO数据集转换为VOC格式时遇到的两个常见问题及其解决方法。第一个问题是由于文件名中存在空格导致无法生成2007_train.txt文件,解决方案是通过Python代码批量检查并替换文件名中的空格。第二个问题是在生成的2007_train.txt文件中缺少目标坐标,原因是classes文件中的类名称错误,需要核对XML文件中object的name属性以确保正确。

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采用bubliiiing的代码,将yolo数据集格式转为voc格式出现问题即解决办法:

1、可以生成Main中txt文件,却无法生成2007_train.txt文件。

原因分析:检查是否有文件名称中含有空格,回到识别时由于空格别分为两个文件而导致找不到目标文件

解决办法:运行如下代码,自动检测文件夹中所有文件名是否有空格,并将其空格去掉。

# -*-coding:utf-8-*-
#将文件名中的空格去掉
import os

rootdir = '/home/user/PycharmProjects/FSYV3/faster-rcnn-pytorch-2.0/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages'

img_file_l = []
img_dir_l = []

for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir):
    for img_one in filenames:
        # old_name = img_one.split('/')[-1]
        new_name = img_one.replace(" ", "") #此处可以自行修改变成去除空格or去除逗号等等 # new_name = img_one.replace(" ", "")
        new_name = os.path.join(rootdir, new_name)
        old_name = os.path.join(rootdir, img_one)
        print(old_name)
        print(new_name)
        os.rename(old_name, new_name)

2、完美生成txt文件,但2007_train.txt文件中只有文件没有目标坐标

原因分析:classes文件里面的类名称写错了。

解决办发:找到xml文件里面的object中name名称,那个为类名称。

在计算机视觉领域,VOC(PASCAL Visual Object Classes Challenge)数据集是一种广泛使用的标准,它包含各种图像和对应的注释信息,用于训练和评估目标检测算法。XML(Extensible Markup Language)文件是VOC数据集的主要标注格式,其中包含了如类别、边界框等对象信息。当你手头只有纯文本的txt文件,而需要换成VOC标准的xml格式时,可以借助编程语言如MATLAB来实现这个过程。以下是一些关于如何进行换的关键知识点: 1. **VOC XML结构**:一个VOC XML文件通常包括`<annotation>`标签,内部含有`<folder>`, `<filename>`, `<size>`, `<segmented>`, `<object>`等子标签。`<object>`标签下又有`<name>`, `<bndbox>`等,用于描述物体的类别和边界框坐标。 2. **txt文件解析**:你需要读取txt文件,该文件可能包含每一行分别表示图像名称、类别、边界框的左上角和右下角坐标。例如:`image.jpg object class x1 y1 x2 y2`。 3. **MATLAB读写操作**:MATLAB提供了方便的文件读写函数,如`textscan`用于读取txt文件,`xmlwrite`用于创建xml文件。你可以先用`textscan`读取txt文件,然后根据VOC XML的结构构建数据结构。 4. **构建XML数据结构**:在MATLAB中,可以使用结构数组来模拟XML的层次结构。每个结构对应一个`<object>`,包含`<name>`和`<bndbox>`字段,其中`<bndbox>`又包含`<xmin>`, `<ymin>`, `<xmax>`, `<ymax>`。 5. **创建XML文件**:利用`xmlwrite`函数,将构建好的结构数组换为XML文件。记得指定根元素为`<annotation>`,并填充其他必要的信息,如`<filename>`(对应txt文件中的图像名称),`<size>`(通常包括图像的宽度和高度)等。 6. **处理多个物体**:如果txt文件中有多个物体的标注,你需要遍历每一行并重复上述步骤,为每个物体创建一个新的`<object>`子结构,最后将所有物体的子结构整合到一个大的结构数组中。 7. **错误处理和验证**:在换过程中,要确保处理异常情况,如无效的边界框坐标、未定义的类别等。换完成后,可以使用`xmllint`或类似工具验证生成XML文件是否符合VOC标准。 8. **批量处理**:如果你有大量的txt文件需要换,可以编写一个循环来批量执行换操作,每次读取一个txt文件,生成对应的xml文件。 9. **优化与效率**:对于大规模数据,考虑使用并行计算或优化代码来提高换速度,例如使用MATLAB的`parfor`来并行处理多个txt文件。 通过以上步骤,你可以用MATLAB实现从txt文件到VOC标准xml换。理解这些知识点后,仅可以解决当前的问题,还能够为其他类似的文件换任务提供基础。在实际应用中,可能还需要根据txt文件的具体格式和需求进行适当的调整。
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