在使用labelImg工具进行医疗防护服图像数据集的矩形框标注时，如何将标注结果从Pascal VOC格式批量转换为YOLO格式？

当你在使用labelImg工具对医疗防护服图像数据集进行矩形框标注，并希望将标注结果从Pascal VOC格式转换为YOLO格式时，可以采取以下步骤来实现这一过程的自动化，以提高效率和准确性。

参考资源链接：[医疗防护服检测数据集VOC+YOLO格式649张图片7类别](https://wenku.csdn.net/doc/170yfppyqz?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了labelImg，并且已经对数据集进行了Pascal VOC格式的标注。接下来，我们需要编写一个脚本来解析XML文件，并转换为YOLO格式的文本文件。

步骤如下：

1. 打开命令行工具，导航到包含XML文件的目录。

2. 使用Python脚本来自动化转换过程。以下是一个简单的Python脚本示例，该脚本读取每个VOC格式的XML文件，并将相应的信息转换为YOLO格式的文本文件：

import os
import glob

def convert_annotation(xml_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    
    with open(xml_file.replace('xml', 'txt'), 'w') as ***
        ***'object'):
            difficult = obj.find('difficult').text
            cls = obj.find('name').text
            if 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]/w, b[1]/w, b[2]/h, b[3]/h)
            file.write(f

参考资源链接：[医疗防护服检测数据集VOC+YOLO格式649张图片7类别](https://wenku.csdn.net/doc/170yfppyqz?spm=1055.2569.3001.10343)