对文件夹中的png图像的目标分割结果中所占像素为全图像素一半以下的每个目标直接添加最小矩形包围框，并将结果输出图像到另一个文件夹中 ,然后再生成一个xml格式目标类别为“1”标签集的文件夹

实现以上需求可以使用Python编程语言和OpenCV和xml.etree.ElementTree模块。具体步骤如下：

1. 遍历文件夹中的所有png图像，使用OpenCV读取图像和对应的目标分割结果。
2. 对于每张图像，使用OpenCV的cv2.connectedComponentsWithStats()函数获取目标的数量、像素个数和最小矩形包围框等信息。
3. 遍历每个目标，如果它的像素个数小于全图像素一半，则添加最小矩形包围框到目标分割结果中，并将结果输出到另一个文件夹中。
4. 使用xml.etree.ElementTree模块创建一个空的XML文件，然后遍历每个图像中的目标，使用ElementTree的API创建一个包含目标类别和最小矩形包围框等信息的XML元素，并将它们添加到XML文件中。
5. 将生成的XML文件保存到一个新的文件夹中。

下面是一个Python代码示例，它可以实现以上需求：

import os
import cv2
import xml.etree.ElementTree as ET

# 输入和输出文件夹路径
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'
xml_folder = 'xml_folder'

# 遍历文件夹中的每张png图像
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.png'):
        # 读取图像和目标分割结果
        img_path = os.path.join(input_folder, filename)
        img = cv2.imread(img_path, 0)
        seg_path = os.path.join(input_folder, filename.replace('.png', '_seg.png'))
        seg = cv2.imread(seg_path, 0)

        # 获取目标数量和最小矩形包围框等信息
        num_objects, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(seg)

        # 遍历每个目标
        for i in range(1, num_objects):
            # 如果目标像素个数小于全图像素一半
            if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < img.size / 2:
                # 添加最小矩形包围框到目标分割结果中
                x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
                cv2.rectangle(seg, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)

        # 将目标分割结果输出到另一个文件夹中
        out_path = os.path.join(output_folder, filename)
        cv2.imwrite(out_path, seg)

        # 创建XML文件并添加XML元素
        xml_path = os.path.join(xml_folder, filename.replace('.png', '.xml'))
        root = ET.Element('annotation')
        for i in range(1, num_objects):
            # 如果目标像素个数小于全图像素一半
            if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < img.size / 2:
                # 创建XML元素并添加到XML文件中
                obj = ET.SubElement(root, 'object')
                ET.SubElement(obj, 'name').text = '1'
                bbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
                ET.SubElement(bbox, 'xmin').text = str(stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT])
                ET.SubElement(bbox, 'ymin').text = str(stats[i, cv2.CC_STAT_TOP])
                ET.SubElement(bbox, 'xmax').text = str(stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT] + stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH])
                ET.SubElement(bbox, 'ymax').text = str(stats[i, cv2.CC_STAT_TOP] + stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT])
        # 保存XML文件
        tree = ET.ElementTree(root)
        tree.write(xml_path)

注意：以上代码示例仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。