labelimg标注文件夹自动生成xml文件

LabelImg是一个开源的图像标注工具，它主要用于快速创建用于训练机器学习模型的XML数据集。当你需要对图像中的对象进行定位和分类时，可以使用它来标记图像并生成对应的PASCAL VOC XML格式的数据文件。

使用LabelImg的步骤如下：

1. 安装LabelImg：首先从其GitHub仓库下载并安装适合你操作系统的版本。
2. 打开软件：打开LabelImg，选择“Load Images”导入你需要标注的图片文件夹。
3. 标注对象：在图片上点击并拖动鼠标画出框选区域，然后输入标签（object name）。可以设置属性如坐标、尺寸等。
4. 保存标注：完成标注后，对于每个图片，LabelImg会自动在其同名的文件夹下生成一个.xml文件，该文件详细记录了对象的位置和信息。

例如，如果图片名为"example.jpg"，那么生成的XML文件可能是"example.xml"，内容包含了像<bndbox>...</bndbox>这样的标签来描述物体边界框。

相关问题

使用python，将文件夹中所有的labelme标注生成的json文件转换为可以用于labelimg标注的yolo格式的xml文件，且文件名与原文件名一致，且json文件中存在shape_type为circle的情况，生成的yaml中的标签需为circle的外切矩形，最后将生成的xml文件放在新文件夹里

好的，您可以使用以下代码实现：

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

# 定义标签和颜色
LABELS = {'circle': 0}
COLORS = {'circle': '0,255,0'}

# 定义json文件路径和xml文件路径
json_dir = '/path/to/json/dir'
xml_dir = '/path/to/xml/dir'

# 遍历json文件夹中的所有文件
for json_file in os.listdir(json_dir):
    # 如果不是json文件，则跳过
    if not json_file.endswith('.json'):
        continue
    
    # 读取json文件内容
    with open(os.path.join(json_dir, json_file), 'r') as f:
        data = json.load(f)
    
    # 获取文件名（去掉扩展名）
    filename = os.path.splitext(json_file)[0]
    
    # 创建xml文件
    root = ET.Element('annotation')
    
    # 添加filename元素
    ET.SubElement(root, 'filename').text = filename + '.jpg'
    
    # 添加size元素
    size = ET.SubElement(root, 'size')
    ET.SubElement(size, 'width').text = str(data['imageWidth'])
    ET.SubElement(size, 'height').text = str(data['imageHeight'])
    ET.SubElement(size, 'depth').text = '3'
    
    # 遍历shapes
    for shape in data['shapes']:
        label = shape['label']
        if label not in LABELS:
            continue
        
        # 添加object元素
        obj = ET.SubElement(root, 'object')
        ET.SubElement(obj, 'name').text = label
        ET.SubElement(obj, 'pose').text = 'Unspecified'
        ET.SubElement(obj, 'truncated').text = '0'
        ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
        
        # 添加bndbox元素
        bndbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
        if shape['shape_type'] == 'circle':
            # 如果是圆形，获取外切矩形
            x, y = shape['points'][0]
            r = shape['points'][1][0] - x
            ET.SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(round(x - r))
            ET.SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(round(y - r))
            ET.SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(round(x + r))
            ET.SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(round(y + r))
        else:
            # 否则，获取矩形
            x1, y1 = shape['points'][0]
            x2, y2 = shape['points'][1]
            ET.SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(round(min(x1, x2)))
            ET.SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(round(min(y1, y2)))
            ET.SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(round(max(x1, x2)))
            ET.SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(round(max(y1, y2)))
        
        # 添加difficult元素
        ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
        
        # 添加bndbox颜色
        ET.SubElement(obj, 'color').text = COLORS[label]
    
    # 保存xml文件
    xml_file = os.path.join(xml_dir, filename + '.xml')
    tree = ET.ElementTree(root)
    tree.write(xml_file)

这段代码会将指定文件夹中的所有json文件转换为xml文件，并将xml文件保存到指定文件夹中。处理圆形标注时，会将圆形转换为外切矩形。同时，会为每个标注添加颜色信息，以便在标注时更加直观。

如何将labelimg标注后的文件变成图片形式

labelimg标注后的文件是XML格式的文件，需要将其转换成图片格式才能查看标注结果。可以使用labelimg自带的工具或者其他工具进行转换。

方法一：使用labelimg自带的工具进行转换

1. 打开labelimg软件，选中要转换的XML文件所在的文件夹。
2. 点击左上角的“View”按钮，在弹出的下拉菜单中选择“Save Image”，或者使用快捷键“Ctrl + s”。
3. 选择保存图片的路径和名称后，点击保存即可将XML文件转换为图片格式。

方法二：使用Python代码进行转换

可以使用Python的xml.etree.ElementTree模块来解析XML文件，然后使用PIL（Python Imaging Library）库将标注结果绘制在图片上。

以下是一个示例代码：

import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image, ImageDraw

# 解析XML文件
tree = ET.parse('path/to/xml/file.xml')
root = tree.getroot()

# 打开对应的图片文件
image = Image.open('path/to/image/file.jpg')

# 创建画布
draw = ImageDraw.Draw(image)

# 遍历XML文件中的标注框
for obj in root.iter('object'):
    cls = obj.find('name').text
    # 获取标注框的坐标
    bbox = obj.find('bndbox')
    xmin = int(bbox.find('xmin').text)
    ymin = int(bbox.find('ymin').text)
    xmax = int(bbox.find('xmax').text)
    ymax = int(bbox.find('ymax').text)
    # 绘制标注框
    draw.rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax], outline='red')
    draw.text((xmin, ymin), cls, fill='red')

# 保存绘制后的图片
image.save('path/to/save/image.jpg')

以上代码中，需要将`'path/to/xml/file.xml'`和`'path/to/image/file.jpg'`替换成对应的XML文件和图片文件的路径，然后运行代码即可生成标注结果的图片。