root.iter('object').find()

这段代码使用了ElementTree库的iter()函数，它返回一个迭代器，用于遍历XML文档中所有指定标签名的元素。该代码指定了标签名为"object"，因此该迭代器将遍历XML文档中所有名为"object"的元素。

在迭代器对象上调用find()函数，它接受一个参数作为要查找的子元素的标签名，并返回第一个匹配该标签名的子元素。因此该代码的功能是找到XML文档中第一个名为"object"的元素，并返回它的子元素。

相关问题

for obj in root.iter('object'): cls = obj.find('name').text print(cls) if cls not in classes: continue cls_id = classes.index(cls) print(cls_id) 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))

这段代码的作用是读取一个 XML 文件中的目标检测标注信息，并将其转换为一个包含目标类别和位置信息的元组列表。

具体来说，代码首先使用 `root.iter('object')` 遍历 XML 文件中所有的目标物体，然后找到目标物体的类别名称和位置信息。其中，类别名称在 XML 文件中以 `<name>` 标签的文本形式给出，位置信息则是由 `<xmin>`、`<xmax>`、`<ymin>` 和 `<ymax>` 这四个标签分别表示左上角和右下角的坐标值。

接着，代码将类别名称转换为类别索引 `cls_id`，然后将类别名称和位置信息打包成一个元组 `(cls_id, b)`，并将其添加到一个列表中。最后，代码返回该元组列表，即为目标检测标注信息的表示形式。

import xml.etree.ElementTree as ET # # from tqdm import tqdm # from utils.general import download, Path # # # def convert_label(path, lb_path, year, image_id): # def convert_box(size, box): # dw, dh = 1. / size[0], 1. / size[1] # x, y, w, h = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1, (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1, box[1] - box[0], box[3] - box[2] # return x * dw, y * dh, w * dw, h * dh # # in_file = open(path / f'VOC{year}/Annotations/{image_id}.xml') # out_file = open(lb_path, 'w') # tree = ET.parse(in_file) # root = tree.getroot() # size = root.find('size') # w = int(size.find('width').text) # h = int(size.find('height').text) # # names = list(yaml['names'].values()) # names list # for obj in root.iter('object'): # cls = obj.find('name').text # if cls in names and int(obj.find('difficult').text) != 1: # xmlbox = obj.find('bndbox') # bb = convert_box((w, h), [float(xmlbox.find(x).text) for x in ('xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax')]) # cls_id = names.index(cls) # class id # out_file.write(" ".join([str(a) for a in (cls_id, *bb)]) + '\n')

这段代码是一个函数 `convert_label` 的实现。它的作用是将 Pascal VOC 数据集中的标注文件转换成 YOLO 格式的标注文件。具体来说，它会读取指定的 XML 文件，解析其中的目标边界框信息和类别信息，并将其转换为 YOLO 格式的标注信息，最终写入到指定的输出文件中。其中 `path` 参数指定了数据集的根目录，`lb_path` 参数指定了输出文件的路径，`year` 参数指定了数据集的年份，`image_id` 参数指定了当前要处理的图像的 ID。