labelimg标出来的格式转hdict

LabelImg是一个广泛使用的图像标注工具，它通常用于生成用于机器学习训练的数据集，特别是对于像Pascal VOC和YOLO这样的格式。当你使用LabelImg标注图片时，它会生成一个XML文件，这种文件包含了图像中的每个对象的信息，包括矩形框的位置（x, y, width, height）以及可能的类别标签。

将LabelImg生成的XML格式转换为常用的hdict（human-readable dictionary）格式，这是一种更便于程序读取的字典结构，通常包含键值对，如`{'label': 'category', 'bbox': [x, y, width, height]}`。这个过程可以通过编写Python脚本来完成，例如使用OpenCV、xml.etree.ElementTree等库。

以下是一个简单的例子说明如何将XML转换为hdict：

import xml.etree.ElementTree as ET

def xml_to_hdict(xml_file):
    def parse_object(obj):
        label = obj.find('name').text
        bbox = [int(float(x)) for x in obj.find('bndbox').text.split()]
        return {'label': label, 'bbox': bbox}

    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    objects = [parse_object(obj) for obj in root.findall('object')]

    return objects

# 使用方法
hdict = xml_to_hdict('path_to_your_xml_file.xml')