[PYTHON] Konvertieren Sie Daten im XML-Format in Daten im TXT-Format (yolov3)

Vorwort

Wenn ich versuche, ein Objekt mit Tensorflow mithilfe von Yolo zu erkennen, liegen die Daten häufig im XML-Format vor und können nicht auf Yolo angewendet werden. Dann machen wir es uns selbst.

Code tatsächlich erstellt und verwendet

import xml.etree.ElementTree as ET
import sys , os
import glob

cate_list = ["Car","Pedestrian","Truck","Signal","Signs","Bicycle","Motorbike","Bus","SVehicle","Train"]

with open("voc_classes.txt","w") as f:
    f.write('\n'.join(cate_list))
    
def class_encord(class_name):
    cate_id = {"Car":0,"Pedestrian":1,"Truck":2,"Signal":3,"Signs":4,"Bicycle":5,"Motorbike":6,"Bus":7,"SVehicle":8,"Train":9}
    return cate_id[class_name]

def convert(data_file,list_file):
    in_file = open(data_file)
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    for obj in root.iter("item"):
        cate = obj.find("category").text
        cate = cate.lstrip("\n").lstrip("   ")
        cate = cate.rstrip("    ").rstrip("\n")
        category_id = class_encord(cate)
        xmlbox = obj.find("box2d")
        data = [int(float(xmlbox.find("x1").text)),int(float(xmlbox.find("x2").text)),int(float(xmlbox.find("y1").text)),int(float(xmlbox.find("y2").text))]
        list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in data]) + "," + str(category_id))

data_file_list = glob.glob("Annotations/*.xml")

list_file = open("2007_train.txt","w")
for data_file in data_file_list:
    jpg_file = "train_" + data_file.rstrip(".xml") + ".jpg "
    list_file.write(jpg_file)
    convert(data_file,list_file)
    list_file.write("\n")
list_file.close()

Es ist nicht verallgemeinert, daher ist es sehr schwer zu sehen (; ^ ω ^) Ich werde die Parameter auflisten, die durch Ändern verwendet werden können

• cate_list: Liste der Objekte, die Sie erkennen möchten.
• open ("voc_classes.txt"): Wenn Sie die txt-Datei umbenennen, wird die Objektliste in txt ausgegeben.
• cate_id: Geben Sie das Objekt und den entsprechenden Wert ein.
• list_file: Textdaten für das abgeschlossene Training.

Code-Fluss

yolo verwendet txt für das Objekt, also geben Sie es aus.

cate_list = ["Car","Pedestrian","Truck","Signal","Signs","Bicycle","Motorbike","Bus","SVehicle","Train"]

with open("voc_classes.txt","w") as f:
    f.write('\n'.join(cate_list))

Eine Funktion zum Codieren des Objektnamens und der ID.

def class_encord(class_name):
    cate_id = {"Car":0,"Pedestrian":1,"Truck":2,"Signal":3,"Signs":4,"Bicycle":5,"Motorbike":6,"Bus":7,"SVehicle":8,"Train":9}
    return cate_id[class_name]

Eine Funktion, die XML-Daten in eine txt-Datei konvertiert. Was Sie tun, ist so einfach wie das Lesen mit tml.etree.ElementTree, das Abrufen und Schreiben aller Daten.

def convert(data_file,list_file):
    in_file = open(data_file)
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    for obj in root.iter("item"):
        cate = obj.find("category").text
        cate = cate.lstrip("\n").lstrip("   ")
        cate = cate.rstrip("    ").rstrip("\n")
        category_id = class_encord(cate)
        xmlbox = obj.find("box2d")
        data = [int(float(xmlbox.find("x1").text)),int(float(xmlbox.find("x2").text)),int(float(xmlbox.find("y1").text)),int(float(xmlbox.find("y2").text))]
        list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in data]) + "," + str(category_id))

Alles was übrig bleibt ist es zu tun.

data_file_list = glob.glob("Annotations/*.xml")

list_file = open("2007_train.txt","w")
for data_file in data_file_list:
    jpg_file = "train_" + data_file.rstrip(".xml") + ".jpg "
    list_file.write(jpg_file)
    convert(data_file,list_file)
    list_file.write("\n")
list_file.close()

Objekterkennung ist interessant (^ ▽ ^) Datenorganisation ist schwierig.