• labelimg使用以及xml和txt转化


    一、使用

    win+r——输入cmd

    激活已有的环境

    conda activate torch1.2.0

    下载lebelme

    pip install labelme==3.16.7 

    再输入labelme打开软件就可 

    可以设置自动保存,View——auto save mode打上勾

     二、注意

    1.自己类的定义名称,在txt中是0,1,2表示,在xml中用写的比如dog等

    2.原始图像需要是jpg24位深格式(具体参考本人另一篇这个格式调整问题)

    labelme制作自己数据集以及图片格式问题_labelme数据格式_彩色面团儿的博客-CSDN博客

    3.注意要求是voc的xml格式,还是txt格式,默认xml格式,如果标记完了发现要txt,后面会分享代码一键修改

    三、xml转txt

    xml内容

    对应转成txt样式

    1. #需要修改类别名和XML路径和输出的txt文件路径
    2. import xml.etree.ElementTree as ET
    3. import os
    4. # 类别
    5. CLASSES=["dog", "cat", "leaf"]
    6. # xml文件路径
    7. xml_input="D:/2_label/label/"
    8. def convert(size,box):
    9. # 将bbox的左上角点,右下角点坐标的格式,转换为bbox中心点+bbox的W,H的格式,并进行归一化
    10. dw=1./size[0]
    11. dh=1./size[1]
    12. x=(box[0]+box[1])/2.0
    13. y=(box[2]+box[3])/2.0
    14. w=box[1]-box[0]
    15. h=box[3]-box[2]
    16. x=x*dw
    17. w=w*dw
    18. y=y*dh
    19. h=h*dh
    20. return (x,y,w,h)
    21. def convert_annotation(image_id):
    22. # 把图像image_id的xml文件转换为目标检测的label文件(txt)
    23. # 其中包含物体的类别cls,bbox的中心点坐标,以及bbox的W,H
    24. # 并将四个物理量归一化
    25. in_file=open(xml_input+image_id,'r',encoding='utf-8')
    26. image_id=image_id.split(".")[0]
    27. print(image_id)
    28. out_file=open("D:/2_label/label_txt/%s.txt"%(image_id),"w")
    29. #print(in_file)
    30. tree = ET.parse(in_file)
    31. root = tree.getroot()
    32. size = root.find("size")
    33. w = int(size.find("width").text)
    34. h = int(size.find("height").text)
    35. for obj in root.iter("object"):
    36. #difficult = obj.find("difficult").text
    37. difficult = 0;
    38. #print(difficult)
    39. obj_cls=obj.find("name").text
    40. if obj_cls not in CLASSES or int(difficult)==1:
    41. continue
    42. cls_id=CLASSES.index(obj_cls)
    43. xmlbox=obj.find("bndbox")
    44. points=(float(xmlbox.find("xmin").text),
    45. float(xmlbox.find("xmax").text),
    46. float(xmlbox.find("ymin").text),
    47. float(xmlbox.find("ymax").text))
    48. bb=convert((w,h),points)
    49. out_file.write(str(cls_id)+" "+" ".join([str(a) for a in bb])+"\n")
    50. def make_label_txt():
    51. # labels文件夹下创建image_id.txt
    52. # 对应每个image_id.xml提取出的bbox信息
    53. filenames = os.listdir(xml_input)
    54. #print(filenames)
    55. for file in filenames:
    56. # print(file)
    57. convert_annotation(file)
    58. if __name__=="__main__":
    59. # 开始提取和转换
    60. make_label_txt()

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/133994309