Python如何实现xml格式转txt格式

本篇内容介绍了“python如何实现xml格式转txt格式”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1、前言

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。

2、分析xml、txt数据

这是xml树形结构

这是txt格式

总结:

提取object->name、bndbox->xmin,ymin,xmax,ymin

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

3、转换过程

定义两个文件夹，train放xml数据, labels放txt数据。

代码解析：

import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport iofind_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 countif __name__ == "__main__":    data = Voc_Yolo(find_path)    number = data.Work(0)    print(number)

4、最后结果对比

创建成功

与真实数据对比误差很小

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