多文件夹xml文件转json

import os
from tqdm import tqdm
import xml.etree.ElementTree as ET
import jsonclass_names = ["drone"]  # 本人转换的标签只有1个
img_id = -1  # 全局变量
anno_id = -1  # 全局变量def voc2coco(data_dir, dir_save, jsonname):  # 获取所有的xml文件列表xml_dir = data_dir# 多个文件夹操作train_xmls = list()for tt in tqdm(os.listdir(xml_dir)):  # 遍历文件夹获取xml文件列表one_dir_path = os.path.join(xml_dir, tt)train_xmls = train_xmls + [os.path.join(one_dir_path, n) for n in os.listdir(one_dir_path)]## 单个文件夹操作# train_xmls = [os.path.join(xml_dir, n) for n in os.listdir(xml_dir)]print('got xmls')train_coco = xml2coco(train_xmls)with open(os.path.join(dir_save, jsonname), 'w') as f:  # 保存进入指定的coco文件夹json.dump(train_coco, f, ensure_ascii=False, indent=2)print('done')def xml2coco(xmls):  # 将多个xml文件转换成coco格式coco_anno = {'info': {"description": "yip_make"}, 'images': [], 'licenses': [], 'annotations': [], 'categories': []}coco_anno['categories'] = [{'supercategory': "", 'id': i, 'name': j} for i, j in enumerate(class_names)]global img_id, anno_idfor fxml in tqdm(xmls):  # 逐一对xml文件进行处理try:tree = ET.parse(fxml)objects = tree.findall('object')except:print('err xml file: ', fxml)continueimg_id += 1  # 无论图片有无标签，该图片也算img_idsize = tree.find('size')ih = int(size.find('height').text)iw = int(size.find('width').text)img_name = fxml.replace("Annotations", "Data").replace("xml", "JPEG")  # 获得原始图片的路径img_info = {}img_info['id'] = img_idimg_info['file_name'] = img_nameimg_info['height'] = ihimg_info['width'] = iwcoco_anno['images'].append(img_info)if len(objects) < 1:print('no object in ', fxml)  # 打印没有bndbox标签的xml文件continuefor obj in objects:  # 获取xml内的所有bndbox标签cls_name = obj.find('name').textbbox = obj.find('bndbox')x1 = int(bbox.find('xmin').text)y1 = int(bbox.find('ymin').text)x2 = int(bbox.find('xmax').text)y2 = int(bbox.find('ymax').text)if x2 < x1 or y2 < y1:print('bbox not valid: ', fxml)continueanno_id += 1bb = [x1, y1, x2 - x1, y2 - y1]categery_id = class_names.index(cls_name)area = (x2 - x1) * (y2 - y1)anno_info = {}anno_info['segmentation'] = []anno_info['area'] = areaanno_info['image_id'] = img_idanno_info['bbox'] = bbanno_info['iscrowd'] = 0anno_info['category_id'] = categery_idanno_info['id'] = anno_idcoco_anno['annotations'].append(anno_info)return coco_annoif __name__ == '__main__':## 单个文件夹# data_dir = 'ILSVRC2015/Annotations/VID/train/01_1667_0001-1500'# data_dir含多个文件夹，每个文件夹有多个xml文件data_dir = 'ILSVRC2015/Annotations/VID/val/'  # VID格式xml训练集或测试集的文件夹dir_save = 'coco/annotations'  # coco文件保存的文件夹if not os.path.exists(dir_save):os.makedirs(dir_save)# jsonname = 'vid_train_coco.json'  # coco文件名jsonname = 'vid_val10000_coco.json'  # coco文件名voc2coco(data_dir, dir_save, jsonname)

单文件夹xml文件转json

import os
from tqdm import tqdm
import xml.etree.ElementTree as ET
import jsonclass_names = ["drone"]  # 本人转换的标签只有1个
img_id = -1  # 全局变量
anno_id = -1  # 全局变量def voc2coco(data_dir, dir_save, jsonname):  # 获取所有的xml文件列表xml_dir = data_dir## 单个文件夹操作train_xmls = [os.path.join(xml_dir, n) for n in os.listdir(xml_dir)]print('got xmls')train_coco = xml2coco(train_xmls)with open(os.path.join(dir_save, jsonname), 'w') as f:  # 保存进入指定的coco文件夹json.dump(train_coco, f, ensure_ascii=False, indent=2)print('done')def xml2coco(xmls):  # 将多个xml文件转换成coco格式coco_anno = {'info': {"description": "yip_make"}, 'images': [], 'licenses': [], 'annotations': [], 'categories': []}coco_anno['categories'] = [{'supercategory': "", 'id': i, 'name': j} for i, j in enumerate(class_names)]global img_id, anno_idfor fxml in tqdm(xmls):  # 逐一对xml文件进行处理try:tree = ET.parse(fxml)objects = tree.findall('object')except:print('err xml file: ', fxml)continueimg_id += 1  # 无论图片有无标签，该图片也算img_idsize = tree.find('size')ih = int(size.find('height').text)iw = int(size.find('width').text)img_name = fxml.replace("Annotations", "Data").replace("xml", "JPEG")  # 获得原始图片的路径img_info = {}img_info['id'] = img_idimg_info['file_name'] = img_nameimg_info['height'] = ihimg_info['width'] = iwcoco_anno['images'].append(img_info)if len(objects) < 1:print('no object in ', fxml)  # 打印没有bndbox标签的xml文件continuefor obj in objects:  # 获取xml内的所有bndbox标签cls_name = obj.find('name').textbbox = obj.find('bndbox')x1 = int(bbox.find('xmin').text)y1 = int(bbox.find('ymin').text)x2 = int(bbox.find('xmax').text)y2 = int(bbox.find('ymax').text)if x2 < x1 or y2 < y1:print('bbox not valid: ', fxml)continueanno_id += 1bb = [x1, y1, x2 - x1, y2 - y1]categery_id = class_names.index(cls_name)area = (x2 - x1) * (y2 - y1)anno_info = {}anno_info['segmentation'] = []anno_info['area'] = areaanno_info['image_id'] = img_idanno_info['bbox'] = bbanno_info['iscrowd'] = 0anno_info['category_id'] = categery_idanno_info['id'] = anno_idcoco_anno['annotations'].append(anno_info)return coco_annoif __name__ == '__main__':## 单个文件夹data_dir = 'ILSVRC2015/Annotations/VID/train/01_1667_0001-1500'dir_save = 'coco/annotations'  # coco文件保存的文件夹if not os.path.exists(dir_save):os.makedirs(dir_save)# jsonname = 'vid_train_coco.json'  # json文件名jsonname = 'vid_val10000_coco.json'  # json文件名voc2coco(data_dir, dir_save, jsonname)

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将多个文件夹或单文件夹内的xml文件转换为一个json标签（imagenet VID等视频目标检测数据集）简单易改，有注释

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多文件夹xml文件转json

单文件夹xml文件转json

将多个文件夹或单文件夹内的xml文件转换为一个json标签（imagenet VID等视频目标检测数据集）简单易改，有注释相关推荐

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