如何将河道垃圾检测数据集从VOC格式转换为YOLO格式？请提供详细的转换步骤和代码示例。

在计算机视觉项目中，数据集的格式转换是常见的预处理步骤。针对河道垃圾检测的数据集，从VOC格式转换到YOLO格式涉及解析.xml标注文件，并将其中的信息转换成YOLO所需的.txt格式。以下是具体的操作步骤和代码示例：

参考资源链接：[河道垃圾检测VOC+YOLO数据集：8类别2274张图片](https://wenku.csdn.net/doc/563mt7wtfy?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **解析VOC格式的.xml文件**：首先，需要编写一个解析器来读取VOC格式的.xml标注文件。每个.xml文件对应一张图片的标注信息，包含了多个<annotation>标签，其中每个标签包含了<object>子标签，这些子标签描述了单个物体的边界框信息，包括<name>（类别名称）、<bndbox>（边界框坐标）。

2. **提取YOLO格式所需的标注信息**：YOLO格式需要的是每个物体相对于图片宽度和高度的归一化的中心点坐标（cx, cy）和宽高（w, h），以及图片的宽度和高度。因此，需要从VOC格式的标注中提取出这些信息。

3. **计算YOLO格式的坐标和宽高**：YOLO格式的标注文件中，中心点坐标（cx, cy）和宽高（w, h）需要归一化，即除以图片的宽度和高度，从而转换为0到1之间的数值。

4. **将转换后的信息写入YOLO格式的.txt文件**：对于每张图片，创建一个.txt文件，并将所有检测到的物体的类别和归一化的坐标和宽高写入此文件。

以下是Python代码示例，假设已经安装了xml.etree.ElementTree库用于解析.xml文件：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

def convert_annotation(voc_file, yolo_file, img_width, img_height):
    tree = ET.parse(voc_file)
    root = tree.getroot()
    with open(yolo_file, 'w') as f:
        for obj in root.iter('object'):
            difficult = obj.find('difficult').text
            cls = obj.find('name').text
            if cls not in classes or int(difficult) == 1:
                continue
            cls_id = classes.index(cls)
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
            bb = (b[0]/img_width, b[1]/img_width, b[2]/img_height, b[3]/img_height)
            f.write(str(cls_id) + 

参考资源链接：[河道垃圾检测VOC+YOLO数据集：8类别2274张图片](https://wenku.csdn.net/doc/563mt7wtfy?spm=1055.2569.3001.10343)