提取 VOC 数据集标签类别

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简介

效果展示

指定标注文件路径

检查 XML 文件完整性

完整代码

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简介

VOC（PASCAL Visual Object Classes）是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于物体检测任务。其标注文件通常采用 XML 格式，包含图像中的物体类别、边界框坐标等信息。本教程将通过一个示例代码，展示如何使用 Python 的 xml.dom.minidom 模块读取 VOC 数据集的 XML 文件，并提取所有唯一的标签类别。

效果展示

指定标注文件路径

annotation_path 是一个字符串，表示 VOC 数据集 XML 标注文件所在的文件夹路径。

annotation_path = r"E:\AIrailway\100_raind\voc_labels_enhance"

检查 XML 文件完整性

for names in annotation_names:
    try:
        xmldom.parse(names)
    except Exception as e:
        print(f"Error in {names}: {e}")

完整代码

import xml.dom.minidom as xmldom
import os

#voc数据集获取所有标签的所有类别数"
annotation_path=r"E:\AIrailway\100_raind\voc_labels_enhance"

annotation_names=[os.path.join(annotation_path,i) for i in os.listdir(annotation_path)]


for names in annotation_names:
    try:
        xmldom.parse(names)
    except Exception as e:
        print(f"Error in {names}: {e}")

labels = list()
for names in annotation_names:
    xmlfilepath = names
    domobj = xmldom.parse(xmlfilepath)
    # 得到元素对象
    elementobj = domobj.documentElement
    #获得子标签
    subElementObj = elementobj.getElementsByTagName("object")
    for s in subElementObj:
        label=s.getElementsByTagName("name")[0].firstChild.data
        #print(label)
        if label not in labels:
            labels.append(label)

label_counts = {}
for names in annotation_names:
    domobj = xmldom.parse(names)
    elementobj = domobj.documentElement
    subElementObj = elementobj.getElementsByTagName("object")
    for s in subElementObj:
        label = s.getElementsByTagName("name")[0].firstChild.data
        label_counts[label] = label_counts.get(label, 0) + 1
print(label_counts)

print(labels)