有images、xmls两个文件夹，每一个jpg对应一个xml文件。读取xml文件信息，每一个object节点代表一个目标，读取object信息，新建文件夹，文件夹名称为其中name节点得值。bndbox节点内xmin,ymin,xmax,ymax对应矩形框得左上角和右下角坐标。根据此坐标将jpg文件内的对应图像裁剪,并画出矩形框，放入对应的name文件夹，使用python代码实现

你可以使用Python的ElementTree模块来解析XML文件，并使用OpenCV库来裁剪图像并绘制矩形框。以下是一个示例代码：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import cv2

def extract_objects(xml_folder, image_folder):
    # 遍历xml文件夹中的每个xml文件
    for xml_file in os.listdir(xml_folder):
        # 获取xml文件的路径
        xml_path = os.path.join(xml_folder, xml_file)

        # 解析xml文件
        tree = ET.parse(xml_path)
        root = tree.getroot()

        # 获取xml文件中的name节点值
        name = root.find("object/name").text

        # 创建目标文件夹，如果不存在则创建
        target_folder = os.path.join(image_folder, name)
        os.makedirs(target_folder, exist_ok=True)

        # 获取图像文件名（去除扩展名）
        image_name = os.path.splitext(xml_file)[0] + ".jpg"

        # 获取图像文件路径
        image_path = os.path.join(image_folder, image_name)

        # 读取图像文件
        image = cv2.imread(image_path)

        # 遍历xml文件中的每个object节点
        for obj in root.findall("object"):
            # 获取矩形框坐标信息
            xmin = int(obj.find("bndbox/xmin").text)
            ymin = int(obj.find("bndbox/ymin").text)
            xmax = int(obj.find("bndbox/xmax").text)
            ymax = int(obj.find("bndbox/ymax").text)

            # 裁剪图像并绘制矩形框
            cropped_image = image[ymin:ymax, xmin:xmax]
            cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)

            # 保存裁剪后的图像
            cv2.imwrite(os.path.join(target_folder, image_name), cropped_image)

        # 保存带有矩形框的原图像
        cv2.imwrite(os.path.join(target_folder, "annotated_" + image_name), image)

# 使用示例
xml_folder = "path/to/your/xml/folder"
image_folder = "path/to/your/image/folder"
extract_objects(xml_folder, image_folder)

将上述代码中的`"path/to/your/xml/folder"`和`"path/to/your/image/folder"`替换为你的XML文件夹和图像文件夹的路径，运行代码后，它将根据XML文件中的信息裁剪图像并绘制矩形框，然后将它们保存到对应的目标文件夹中。