目标检测标注的图片xml文件中的二级标签转为字典

最新推荐文章于 2025-05-14 14:28:20 发布

hacker_wooder

最新推荐文章于 2025-05-14 14:28:20 发布

阅读量432

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35873939/article/details/103676282

本文介绍了一个用于解析XML格式图片标注文件的Python函数。通过递归方式将XML结构转换为易于操作的字典形式，便于进一步的数据处理和分析。重点讲解了如何处理XML中的二级标签，如folder, filename, path等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

输出图片标注xml文件的二级标签
folder
filename
path
source
size
segmented
object

import xml.dom.minidom as xmldom
import sys
from lxml import etree
import tensorflow as tf

sys.setrecursionlimit(1000000)
def recursive_parse_xml_to_dict(xml):
  
  if not xml:
    return {xml.tag: xml.text}
  result = {}
  for child in xml:
    child_result = recursive_parse_xml_to_dict(child)
    if child.tag != 'object':
      result[child.tag] = child_result[child.tag]
    else:
      if child.tag not in result:
        result[child.tag] = []
      result[child.tag].append(child_result[child.tag])
  return {xml.tag: result}


with tf.io.gfile.GFile("000001.xml", 'r') as fid:
  xml_str = fid.read()
xml = etree.fromstring(xml_str)  
dict0 = recursive_parse_xml_to_dict(xml)['annotation']
for i in dict0:
  print(i)