最近学习Yolo v5是遇见了个问题，找的数据集全是xml文件，VOC 的标注是 xml 格式的，而YOLO是.txt格式，那么问题就来了，手动提取肯定是不可能的，那只能借用程序解决咯。
这是xml树形结构
这是txt格式
总结:
1.提取object->name、bndbox->xmin,ymin,xmax,ymin
2.格式转化需要用公式转换
YOLO数据集txt格式：
x_center ：归一化后的中心点x坐标
y_center ： 归一化后的中心点y坐标
w:归一化后的目标框宽度
h： 归一化后的目标况高度
（此处归一化指的是除以图片宽和高）
VOC数据集xml格式
| yolo的四个数据 | xml->txt公式 |
|---|---|
| x_center | ((x_min+x_max)/2-1)/w_image |
| y_center | ((y_min+y_max)/2-1)/h_image |
| w | (x_max-x_min)/w_image |
| h | (y_max-y_min)/h_image |
定义两个文件夹，train放xml数据, labels放txt数据。
代码解析：
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import io
find_path = './train/' #xml所在的文件
savepath='./labels/' #保存文件
class Voc_Yolo(object):
def __init__(self, find_path):
self.find_path = find_path
def Make_txt(self, outfile):
out = open(outfile,'w')
print("创建成功：{}".format(outfile))
return out
def Work(self, count):
#找到文件路径
for root, dirs, files in os.walk(self.find_path):
#找到文件目录中每一个xml文件
for file in files:
#记录处理过的文件
count += 1
#输入、输出文件定义
input_file = find_path + file
outfile = savepath+file[:-4]+'.txt'
#新建txt文件，确保文件正常保存
out = self.Make_txt(outfile)
#分析xml树，取出w_image、h_image
tree=ET.parse(input_file)
root=tree.getroot()
size=root.find('size')
w_image=float(size.find('width').text)
h_image=float(size.find('height').text)
#继续提取有效信息来计算txt中的四个数据
for obj in root.iter('object'):
#将类型提取出来，不同目标类型不同，本文仅有一个类别->0
classname=obj.find('name').text
cls_id = classname
xmlbox=obj.find('bndbox')
x_min=float(xmlbox.find('xmin').text)
x_max=float(xmlbox.find('xmax').text)
y_min=float(xmlbox.find('ymin').text)
y_max=float(xmlbox.find('ymax').text)
#计算公式
x_center=((x_min+x_max)/2-1)/w_image
y_center=((y_min+y_max)/2-1)/h_image
w=(x_max-x_min)/w_image
h=(y_max-y_min)/h_image
#文件写入
out.write(str(cls_id)+" "+str(x_center)+" "+str(y_center)+" "+str(w)+" "+str(h)+'\n')
out.close()
return count
if __name__ == "__main__":
data = Voc_Yolo(find_path)
number = data.Work(0)
print(number)创建成功
与真实数据对比误差很小
