修改保存 voc xml

要修改保存 voc xml 文件，首先需要打开要编辑的 voc xml 文件，可以使用文本编辑器或者相关的编辑工具打开这个文件。然后进行对文件内容的修改，比如修改图片的路径、对象的标注信息等。

修改保存 voc xml 文件的时候，一定要确保修改的内容符合 voc xml 文件的规范，比如标签的格式、属性的格式等。修改完成之后，保存并关闭文件。

如果需要对 voc xml 文件进行版本控制，可以使用版本控制工具将修改后的文件提交到版本库中，并添加相关的注释说明修改的内容。

另外，为了更方便地管理 voc xml 文件，可以使用特定的软件或者脚本来批量修改和保存 voc xml 文件，这样可以提高效率并降低出错的概率。

最后，保存修改后的 voc xml 文件之后，需要对修改进行测试和验证，确保修改后的内容符合预期，并且没有导致其他问题。

相关问题

coco格式json 转voc格式xml

### 回答1：
COCO格式的JSON转换为VOC格式的XML需要经过以下几个步骤：

第一步，读取COCO格式的JSON文件，解析其中的对象标注数据。一般来说，COCO格式的JSON中每个对象标注都包含类别、边界框位置、标注区域等信息。

第二步，根据解析得到的标注信息，生成VOC格式的XML文件。在生成XML文件时，需要按照VOC格式的要求，设置好文件头和对象标注信息。每个对象标注都需要有其类别、边界框位置、标注区域等信息。

第三步，将生成的VOC格式的XML文件保存到指定路径下。

其中，关于转换的实现细节需要注意以下几点：

首先，在解析COCO格式的JSON文件时，需要根据JSON结构中不同的字段和嵌套关系，逐层解析并提取出标注信息。其中，需要注意一些数据格式的转换，如COCO格式中的标注区域信息通常是多边形或RLE格式，需要根据VOC格式要求转化为矩形。

其次，在生成VOC格式的XML文件时，需要注意文件头的设置，并遵守XML文档的一些规范。例如，每个XML文件都需要有一个根节点，对象标注的信息需要封装在“object”标签中，且标签中的文本内容需要进行编码和转义。

最后，在保存XML文件时，需要确保文件目录存在及权限设置正确。此外，还可以为XML文件设置其它元信息，如创建时间、文件格式等。

综上所述，将COCO格式的JSON文件转换为VOC格式的XML需要按照一定的规则解析和生成文件，实现上需要注意一些细节。

### 回答2：
要将COCO格式的JSON文件转换为VOC格式的XML文件，需要进行以下步骤：

1.准备好COCO格式的JSON文件和VOC格式的模板XML文件。

2.读取COCO格式的JSON文件，可以使用Python中的json模块来实现。

3.遍历JSON文件中的所有目标，提取出相应的信息，例如目标的类别、位置等。

4.将提取出的信息填写到VOC格式的XML模板中，并保存成XML文件。

5.可以使用Python中的xml.etree.ElementTree模块来实现XML文件的创建和编辑。

6.将转换后的XML文件导入到目标检测框架中进行训练和测试。

需要注意的是，COCO格式和VOC格式有很大的差异，因此在转换过程中需要特别小心。同时，也需要根据具体的数据集和目标检测框架的要求进行相应的修改和调整。

### 回答3：
COCO (Common Objects in Context)格式是一种常用的目标检测数据集格式，而VOC (Visual Object Classes)格式是另一种经常用于目标检测任务的格式。在实际应用中，有时需要将COCO格式的数据转换为VOC格式，以便在某些特定场景中使用。

要将COCO格式JSON转换为VOC格式XML，需要进行以下几个步骤：

1. 解析COCO格式JSON数据，获得图片路径、图片大小以及目标检测框的坐标、类别等信息。

2. 根据得到的类别信息，确定VOC格式XML中用于表示目标类别的ID号。

3. 将解析得到的图片大小以及目标框坐标转换为VOC格式需要的左上角坐标、右下角坐标等信息。

4. 根据得到的信息，生成VOC格式XML文件。其中，每个目标检测框对应一个对象节点，包含对象的类别、位置等信息。

需要注意的是，COCO格式和VOC格式的差异比较大，对于某些特定的键值对，需要进行相应的转换或忽略。此外，在进行数据转换时，应注意保留足够的信息，以便后续任务能够顺利进行。

总的来说，将COCO格式JSON转换为VOC格式XML需要较为复杂的代码实现，对于没有相关经验的人来说难度较大，建议寻求专业人士的帮助。

如何用python将xml文件转为voc类的xml文件

VOC格式的XML文件包括对象的标注信息，可以使用以下代码将普通的XML文件转换为VOC格式的XML文件：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

def convert_voc(xml_path, save_path):
    # 打开xml文件
    tree = ET.parse(xml_path)
    root = tree.getroot()

    # 创建XML文件
    new_root = ET.Element('annotation')

    # 添加文件名
    filename = ET.SubElement(new_root, 'filename')
    filename.text = os.path.basename(xml_path).split('.')[0] + '.jpg'

    # 添加标注信息
    for obj in root.findall('object'):
        # 获取对象的名称
        name = obj.find('name').text

        # 获取对象的位置信息
        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)

        # 创建新的对象
        new_obj = ET.SubElement(new_root, 'object')
        new_name = ET.SubElement(new_obj, 'name')
        new_name.text = name
        new_bbox = ET.SubElement(new_obj, 'bndbox')
        new_xmin = ET.SubElement(new_bbox, 'xmin')
        new_xmin.text = str(xmin)
        new_ymin = ET.SubElement(new_bbox, 'ymin')
        new_ymin.text = str(ymin)
        new_xmax = ET.SubElement(new_bbox, 'xmax')
        new_xmax.text = str(xmax)
        new_ymax = ET.SubElement(new_bbox, 'ymax')
        new_ymax.text = str(ymax)

    # 保存XML文件
    new_tree = ET.ElementTree(new_root)
    new_tree.write(save_path)

xml_path = 'example.xml'
save_path = 'example_voc.xml'
convert_voc(xml_path, save_path)

在上面的代码中，`xml_path` 参数是需要转换的普通XML文件的路径，`save_path` 参数是转换后的VOC格式XML文件的保存路径。代码中，我们首先打开原始XML文件，然后创建一个新的XML文件，并将文件名添加到新的XML文件中。接下来，我们遍历原始XML文件中的每个对象，并获取对象的名称和位置信息。然后，我们将这些信息添加到新的XML文件中，并将其保存。注意，我们假设原始XML文件中的图像文件名与其对应的JPEG文件名相同，只是扩展名不同。因此，在保存VOC格式的XML文件时，我们将文件名更改为原始XML文件名的基础上加上'.jpg' 扩展名。