[PYTHON] Convertir le fichier XML au format Pascal VOC en fichier json au format COCO

Convertir le fichier XML au format Pascal VOC en fichier json au format COCO

La plupart du code est Convert-Pascal-VOC-to-COCO (github) Je le détourne.

Pour des raisons personnelles, j'ai dû utiliser un jeu de données au format COCO pour apprendre la détection d'objets. Cependant, les données d'apprentissage créées jusqu'à présent par l'outil d'annotation ne peuvent pas être utilisées immédiatement dans le fichier xml au format Pascal VOC. Il y a peu d'informations lors de la conversion d'un jeu de données au format Pascal VOC en un jeu de données au format COCO.

Peut-être que je n'ai tout simplement pas été retrouvé. ..

Code Python

Convertit tous les fichiers xml sous le répertoire ./annotation/ et les génère dans un fichier json (train.json).

Le nom de la catégorie est raquette, joueur ,,, mais veuillez le réécrire en fonction des données.

XML2JSON.py

import os
import glob
import xml.etree.ElementTree as ET
import xmltodict
import json
from xml.dom import minidom
from collections import OrderedDict

def XML2JSON(xmlFiles):
    attrDict = dict()
    attrDict["categories"]=[{"supercategory":"none","id":1,"name":"racket"},
                    {"supercategory":"none","id":2,"name":"player"},
                    {"supercategory":"none","id":3,"name":"tennisball"},
                    {"supercategory":"none","id":4,"name":"umpire"},
                {"supercategory":"none","id":5,"name":"ballperson"},
                {"supercategory":"none","id":6,"name":"camera"},
                {"supercategory":"none","id":7,"name":"player"},
                {"supercategory":"none","id":8,"name":"tv"},
                {"supercategory":"none","id":9,"name":"smartphone"}
                  ]
    images = list()
    annotations = list()
    image_id = 0
    for file in xmlFiles:    
        image_id = image_id + 1      
        annotation_path=file
        image = dict()
        doc = xmltodict.parse(open(annotation_path).read(), force_list=('object'))
        image['file_name'] = str(doc['annotation']['filename'])
        image['height'] = int(doc['annotation']['size']['height'])
        image['width'] = int(doc['annotation']['size']['width'])
        image['id'] = image_id
        print ("File Name: {} and image_id {}".format(file, image_id))
        images.append(image)
        id1 = 1
        if 'object' in doc['annotation']:
            for obj in doc['annotation']['object']:
                for value in attrDict["categories"]:
                    annotation = dict()          
                    if str(obj['name']) == value["name"]:
                        annotation["iscrowd"] = 0
                        annotation["image_id"] = image_id
                        x1 = int(obj["bndbox"]["xmin"])  - 1
                        y1 = int(obj["bndbox"]["ymin"]) - 1
                        x2 = int(obj["bndbox"]["xmax"]) - x1
                        y2 = int(obj["bndbox"]["ymax"]) - y1                         
                        annotation["bbox"] = [x1, y1, x2, y2]
                        annotation["area"] = float(x2 * y2)
                        annotation["category_id"] = value["id"]
                        annotation["ignore"] = 0
                        annotation["id"] = id1
                        annotation["segmentation"] = [[x1,y1,x1,(y1 + y2), (x1 + x2), (y1 + y2), (x1 + x2), y1]]
                        id1 +=1
                        annotations.append(annotation)

            else:
                print("File: {} doesn't have any object".format(file))

        else:
            print("File: {} not found".format(file))
            

    attrDict["images"] = images    
    attrDict["annotations"] = annotations
    attrDict["type"] = "instances"

    jsonString = json.dumps(attrDict)
    with open("train.json", "w") as f:
        f.write(jsonString)


path="./annotations/"
trainXMLFiles=glob.glob(os.path.join(path, '*.xml'))
XML2JSON(trainXMLFiles)