rsod数据集XML转换为yolo并划分训练测试集

rsod数据集XML转换为yolo格式的过程主要是为了适应YOLO（You Only Look Once）对象检测模型的训练格式。YOLO模型通常需要输入数据的标注格式为文本文件，每行包含信息：类索引、中心点坐标、宽和高。而rsod数据集中的标注文件可能是XML格式，这种格式通常包含图像信息和每个目标的详细标注信息，包括边界框的位置、大小以及类别等。

转换过程大体可以分为以下步骤：

1. 读取XML文件：遍历数据集中的每个图像文件对应的XML标注文件，解析其中的信息。

2. 提取标注信息：从XML文件中提取出每个目标的类别、边界框的位置和尺寸。

3. 转换为YOLO格式：将提取的边界框信息转换为YOLO格式，即将边框坐标转换为相对于图像尺寸的比例值（中心点坐标以及宽高），并且计算每个目标的类别索引。

4. 写入到TXT文件：将转换后的信息写入到以图像名称命名的文本文件中，格式通常为：`<class> <x_center> <y_center> <width> <height>`，每个对象占一行。

5. 划分训练和测试集：根据需求将数据集随机分配为训练集和测试集。这可以通过编写脚本实现，随机选择一定比例的图像分配到测试集中，剩余的图像则作为训练集。

以下是一个简单的Python代码示例来展示上述步骤：

import os
import glob
import xml.etree.ElementTree as ET
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设data_path是XML文件所在的文件夹路径
data_path = '/path/to/rsod/xml/files'
txt_save_path = '/path/to/save/yolo/files'

# 获取所有的.xml文件
xml_files = glob.glob(os.path.join(data_path, '*.xml'))

# 用于存储图像名称和对应标注信息
images = []
annotations = []

for xml_file in xml_files:
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    image_name = os.path.basename(root.find('filename').text)
    image_width = int(root.find('size/width').text)
    image_height = int(root.find('size/height').text)

    for member in root.findall('object'):
        class_id = member[0].text
        xmin = member[4][0].text
        ymin = member[4][1].text
        xmax = member[4][2].text
        ymax = member[4][3].text

        # 转换边界框坐标到YOLO格式
        x_center = ((float(xmin) + float(xmax)) / 2) / image_width
        y_center = ((float(ymin) + float(ymax)) / 2) / image_height
        width = (float(xmax) - float(xmin)) / image_width
        height = (float(ymax) - float(ymin)) / image_height

        # 添加到标注信息列表中
        annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")

        # 记录图像名称
        images.append(image_name)

# 分割训练集和测试集
train_images, test_images, train_annotations, test_annotations = train_test_split(images, annotations, test_size=0.2)

# 保存YOLO格式的训练集和测试集标注文件
for image, annotation in zip(train_images, train_annotations):
    with open(os.path.join(txt_save_path, f"{image.split('.')[0]}.txt"), 'w') as file:
        file.write(annotation)

for image, annotation in zip(test_images, test_annotations):
    with open(os.path.join(txt_save_path, f"{image.split('.')[0]}_test.txt"), 'w') as file:
        file.write(annotation)

请根据实际情况调整上述代码中的路径和其他参数。