目标检测之voc格式的数据集转换为csv格式

东方耀

目标检测之voc格式的数据集转换为csv格式

1. 
   
2. import os
   
3. import glob
   
4. import csv
   
5. from xml.dom.minidom import parse
   
6. # 目标检测之voc格式的数据集转换为csv格式
   
7. 
   
8. # label_dict = {"0": "person", "1": "car", "2": "motorbike", "3": "bus", "4": "truck"}
   
9. label_dict = {"0": "car", "1": "truck", "2": "pedestrian", "3": "bicyclist", "4": "light"}
   
10. 
    
11. input_voc_dir = "/home/dfy888/DataSets/driving_datasets_voc"
    
12. annotations_dir = os.path.join(input_voc_dir, "Annotations")
    
13. JPEGImages_dir = os.path.join(input_voc_dir, "JPEGImages")
    
14. 
    
15. xml_num = len(glob.glob(os.path.join(annotations_dir, "*.xml")))
    
16. img_num = len(glob.glob(os.path.join(JPEGImages_dir, "*.jpg")))
    
17. print("voc格式的图片数目={};xml文件数目={}".format(img_num, xml_num))
    
18. assert xml_num == img_num, "必须相等!"
    
19. 
    
20. # path/to/image.jpg,x1,y1,x2,y2,class_name
    
21. # 某些图片没有任何的目标，仅仅作为负样本存在
    
22. # /data/imgs/img_001.jpg,837,346,981,456,cow
    
23. # /data/imgs/img_002.jpg,215,312,279,391,cat
    
24. # /data/imgs/img_002.jpg,22,5,89,84,bird
    
25. # /data/imgs/img_003.jpg,,,,,
    
26. csv_train = "./train_annots.csv"
    
27. csv_val = "./val_annots.csv"
    
28. # class_name,id   id从0开始 不要包括背景
    
29. csv_classes = "./class_list.csv"
    
30. 
    
31. 
    
32. def write_to_csv(dataset_type, csv_file):
    
33.     dataset_txt_file = os.path.join(input_voc_dir, "ImageSets", "Main", "%s.txt" % dataset_type)
    
34.     f_csv = open(csv_file, 'w', newline='')
    
35.     csv_write = csv.writer(f_csv)
    
36.     with open(dataset_txt_file, "r") as f:
    
37.         lines = f.readlines()
    
38.         for line in lines:
    
39.             img_name = line.strip()
    
40.             img_path = os.path.join(JPEGImages_dir, "%s.jpg" % img_name)
    
41.             xml_annotation_path = os.path.join(annotations_dir, "%s.xml" % img_name)
    
42.             dom = parse(xml_annotation_path)
    
43.             # 获取文档元素对象
    
44.             data = dom.documentElement
    
45.             objs = data.getElementsByTagName('object')
    
46.             for obj in objs:
    
47.                 # 获取标签中内容
    
48.                 name = obj.getElementsByTagName('name')[0].childNodes[0].nodeValue
    
49.                 x1 = obj.getElementsByTagName('bndbox')[0].getElementsByTagName('xmin')[0].childNodes[0].nodeValue
    
50.                 y1 = obj.getElementsByTagName('bndbox')[0].getElementsByTagName('ymin')[0].childNodes[0].nodeValue
    
51.                 x2 = obj.getElementsByTagName('bndbox')[0].getElementsByTagName('xmax')[0].childNodes[0].nodeValue
    
52.                 y2 = obj.getElementsByTagName('bndbox')[0].getElementsByTagName('ymax')[0].childNodes[0].nodeValue
    
53.                 # path/to/image.jpg,x1,y1,x2,y2,class_name
    
54.                 csv_write.writerow([img_path, x1, y1, x2, y2, name])
    
55. 
    
56.     f_csv.close()
    
57. 
    
58. 
    
59. with open(csv_classes, 'w', newline='')as f:
    
60.     csv_write = csv.writer(f)
    
61.     for id, name in label_dict.items():
    
62.         csv_write.writerow([name, id])
    
63. 
    
64. 
    
65. if __name__ == "__main__":
    
66.     write_to_csv("train", csv_train)
    
67.     write_to_csv("val", csv_val)
    
68. 
    
69. 
    

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笔记写的挺好的，点个赞

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