翻译代码 objects = root.findall('object') # 查找所有名字为‘objects’的标签内容 for obj in objects: obj_name = obj.find('name').text.strip() # 查找名字为‘name'的标签内容 xmin = int(float(obj.find('bndbox').find('xmin').text.strip())) # 查找名字为‘bndbox’标签下的‘xmin’标签内容 xmax = int(float(obj.find('bndbox').find('xmax').text.strip())) ymin = int(float(obj.find('bndbox').find('ymin').text.strip())) ymax = int(float(obj.find('bndbox').find('ymax').text.strip())) cv2.rectangle(img, (xmin, ymax), (xmax, ymin), colors[obj_name]) # 画矩形，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标 cv2.putText(img, obj_name, (xmin, ymin - 5), fontFace=cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH,fontScale=0.5, color=colors[obj_name]) # 在图片上附上文字，字体和字号和颜色 cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img) # 将img写入到

这段代码的功能是在读取的图片中，根据 XML 文件中标注的物体位置和名称信息，绘制矩形框和文字，并保存处理后的图片。具体实现步骤如下：

1. 使用 `findall()` 方法查找 XML 文件中所有名字为 'object' 的标签内容，并以列表的形式返回。

2. 遍历列表中的每个标签内容，使用 `find()` 方法查找标签内容中名字为 'name' 的标签，并获取该标签的文本内容，即物体的名称。

3. 根据标签内容中名字为 'bndbox' 的标签下的 'xmin'、'xmax'、'ymin'、'ymax' 标签的文本内容，获取物体在图片中的位置信息。

4. 使用 OpenCV 库中的 `cv2.rectangle()` 方法在图片中绘制矩形框，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标，参数4是矩形框的颜色。

5. 使用 OpenCV 库中的 `cv2.putText()` 方法在图片中添加文字，参数2是要添加的文字内容，参数3是文字的位置坐标，参数4是字体和字号，参数5是文字的颜色。

6. 使用 `os.path.join()` 方法将处理后的图片保存到指定路径下。

整个过程中，使用了 `cv2`、`os` 和 `xml` 三个 Python 库来实现图像处理、文件操作和 XML 文件解析。

相关问题

用python帮我把下面标签中的有效数据提取出来<annotation> <folder>converted/CMS/2D目标检测/filter</folder> <filename>converted/CMS/2D目标检测/filter_empty_target_img_after_hash2/0/20230401180910649_61.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> <annotation>Unknown</annotation> <image>Unknown</image> </source> <size> <width>1920</width> <height>1536</height> <depth></depth> </size> <segmented>0</segmented> <object> <name>二轮车</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>626.38</xmin> <ymin>808.12</ymin> <xmax>650.03</xmax> <ymax>852.04</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>6</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> <object> <name>行人</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>1612.74</xmin> <ymin>831.51</ymin> <xmax>1627.34</xmax> <ymax>873.8</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>8</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> <object> <name>行人</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>1469.0</xmin> <ymin>832.96</ymin> <xmax>1489.43</xmax> <ymax>865.8</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>9</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> </annotation>

你可以使用Python中的xml.etree.ElementTree库来解析XML数据并提取标签中的有效数据。以下是一个示例代码，演示如何提取出有效数据：

import xml.etree.ElementTree as ET

# 定义XML字符串
xml_string = '''
<annotation>
  <folder>converted/CMS/2D目标检测/filter</folder>
  <filename>converted/CMS/2D目标检测/filter_empty_target_img_after_hash2/0/20230401180910649_61.jpg</filename>
  <source>
    <database>Unknown</database>
    <annotation>Unknown</annotation>
    <image>Unknown</image>
  </source>
  <size>
    <width>1920</width>
    <height>1536</height>
    <depth></depth>
  </size>
  <segmented>0</segmented>
  <object>
    <name>二轮车</name>
    <truncated>0</truncated>
    <occluded>0</occluded>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>626.38</xmin>
      <ymin>808.12</ymin>
      <xmax>650.03</xmax>
      <ymax>852.04</ymax>
    </bndbox>
    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>6</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
  <object>
    <name>行人</name>
    <truncated>0</truncated>
    <occluded>0</occluded>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>1612.74</xmin>
      <ymin>831.51</ymin>
      <xmax>1627.34</xmax>
      <ymax>873.8</ymax>
    </bndbox>
    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>8</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
  <object>
    <name>行人</name>
    <truncated>0</truncated>
    <occluded>0</occluded>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>1469.0</xmin>
      <ymin>832.96</ymin>
      <xmax>1489.43</xmax>
      <ymax>865.8</ymax>
    </bndbox>
    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>9</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
</annotation>
'''

# 解析XML数据
root = ET.fromstring(xml_string)

# 提取有效数据
folder = root.find('folder').text
filename = root.find('filename').text
width = int(root.find('size/width').text)
height = int(root.find('size/height').text)

objects = []
for obj in root.findall('object'):
    name = obj.find('name').text
    xmin = float(obj.find('bndbox/xmin').text)
    ymin = float(obj.find('bndbox/ymin').text)
    xmax = float(obj.find('bndbox/xmax').text)
    ymax = float(obj.find('bndbox/ymax').text)
    objects.append({
        'name': name,
        'xmin': xmin,
        'ymin': ymin,
        'xmax': xmax,
        'ymax': ymax
    })

# 打印提取的有效数据
print("Folder:", folder)
print("Filename:", filename)
print("Width:", width)
print("Height:", height)
print("Objects:")
for obj in objects:
    print(obj)

运行这段代码，它将解析XML字符串并提取出标签中的有效数据。你可以根据需要对提取出的数据进行进一步处理或存储。

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。