coco128数据集txt文本转xml

要将coco128数据集txt文本转换为xml格式，需要使用一个将标注框信息提取并转换为xml格式的工具或脚本。可以使用Python编写脚本来实现文本到xml的转换。

首先，我们需要读取txt文件中的标注框信息。在coco128数据集中，每个txt文件代表一张图片的标注信息，每行包含一个对象的标注信息，格式为：类别编号 x_min y_min x_max y_max。我们可以使用文件读取函数将文件中的每行数据读取出来。

接下来，我们将读取到的标注框信息转换为xml格式。对于每个标注框，xml格式应该包含类别名称、边界框坐标、图片尺寸等信息。我们可以使用Python的ElementTree库来创建xml格式，并将得到的信息写入到xml文件中。

最后，我们需要为每张图片生成一个xml文件，以便后续的训练和使用。可以使用循环结构将整个程序批量处理每个txt文件，并将生成的xml文件保存在指定的目录中。

总的来说，将coco128数据集txt文本转换为xml格式需要编写一个Python脚本，使用文件读取函数读取标注框信息，使用ElementTree库创建xml格式，并编写循环结构和文件保存函数实现批量处理。

相关问题

coco数据集转hrsc

### 将COCO数据集转换为HRSC格式

为了实现从COCO到HRSC格式的转换，需理解两种格式之间的差异并编写相应的脚本来完成这一过程。

#### COCO与HRSC格式的主要区别

- **文件结构**：COCO通常采用JSON文件来存储标注信息；而HRSC则倾向于使用XML或其他特定于该数据集的文本格式。
- **标签定义**：COCO中的类别可能更为广泛，HRSC专注于舰船分类及其属性描述。
- **坐标表示法**：COCO一般使用边界框（bbox）参数化方式即[x_min, y_min, width, height]；HRSC可能会涉及到更详细的几何形状描述，比如多边形顶点列表[^1]。

#### 转换流程概述

创建Python脚本处理此任务，主要分为读取源数据、解析必要字段以及按照目标格式重新组织这些信息几个部分：

##### 代码示例：COCO至HRSC转换器

import json
from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring


def coco_to_hrsc(coco_annotation_file_path, output_dir):
    with open(coco_annotation_file_path) as f:
        coco_data = json.load(f)

    images_info = {img['id']: img for img in coco_data['images']}
    
    hrsc_annotations = []

    for annotation in coco_data["annotations"]:
        image_id = annotation['image_id']
        category_id = annotation['category_id']

        # 假设只关注一类物体："ship"
        if not is_ship_category(category_id): 
            continue
        
        bbox = annotation['bbox']  # [x,y,width,height]

        # 构建HRSC XML节点树...
        root = Element('annotation')
        
        filename_node = SubElement(root, "filename")
        filename_node.text = images_info[image_id]['file_name']

        size_node = SubElement(root, "size")
        width_node = SubElement(size_node, "width")
        height_node = SubElement(size_node, "height")

        object_node = SubElement(root, "object")
        name_node = SubElement(object_node, "name")
        bndbox_node = SubElement(object_node, "bndbox")
        xmin_node = SubElement(bndbox_node, "xmin")
        ymin_node = SubElement(bndbox_node, "ymin")
        xmax_node = SubElement(bndbox_node, "xmax")
        ymax_node = SubElement(bndbox_node, "ymax")

        # 设置具体数值
        width_node.text = str(images_info[image_id]["width"])
        height_node.text = str(images_info[image_id]["height"])

        name_node.text = get_class_name_by_id(category_id)
        xmin_node.text = str(int(bbox[0]))
        ymin_node.text = str(int(bbox[1]))
        xmax_node.text = str(int(bbox[0]+bbox[2]))
        ymax_node.text = str(int(bbox[1]+bbox[3]))

        tree_str = tostring(root).decode()
        save_xml(tree_str, os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.xml"))

def is_ship_category(cat_id):
    """判断是否属于船舶类"""
    return cat_id == specific_cat_id_for_ships_in_coco_set 

def get_class_name_by_id(id_):
    """获取对应ID的名字字符串"""
    pass  

def save_xml(content, path):
    """保存XML内容到指定路径下"""
    with open(path,'w')as file:
        file.write(content)


if __name__ == '__main__':
    input_json = './instances_val2017.json'
    out_folder = './hrsc_style_annots/'
    coco_to_hrsc(input_json, out_folder)

上述代码片段展示了基本逻辑框架，实际应用时还需考虑更多细节如异常情况处理等。此外，`is_ship_category()` 和 `get_class_name_by_id()` 函数的具体实现取决于所使用的COCO版本中对于各类别的编码规则[^4]。