不规则Polygon yolov7 xml转换txt格式

作为AI模型的输入数据，一般使用标注数据进行训练。在目标检测领域，常用的标注格式有xml和txt两种，其中xml格式比较常用。而在使用yolov7模型时，需要将xml格式的标注数据转换为txt格式。下面是一些将不规则Polygon yolov7 xml转换txt格式的方法：

1. 使用python脚本

可以使用python脚本将xml格式的标注数据转换为txt格式。代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import os

def convert_annotation(image_id, list_file):
    in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id))
    tree=ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult)==1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('polygon')
        points = xmlbox.find('points').text.split(',')
        x_min = min(points[0::2])
        x_max = max(points[0::2])
        y_min = min(points[1::2])
        y_max = max(points[1::2])
        b = (float(x_min), float(x_max), float(y_min), float(y_max))
        list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in b]) + ',' + str(cls_id))

wd = os.getcwd()

classes = ['class1', 'class2', 'class3'] # 类别名称

image_ids = open('ImageSets/Main/trainval.txt').read().strip().split()

list_file = open('train.txt', 'w')
for image_id in image_ids:
    list_file.write('%s/JPEGImages/%s.jpg' % (wd, image_id))
    convert_annotation(image_id, list_file)
    list_file.write('\n')
list_file.close()

其中，classes是类别名称列表，image_ids是图像文件名列表，convert_annotation函数用于将xml文件中的标注信息转换为txt格式。这里使用的是不规则Polygon标注方式，具体的转换方法可以根据自己的数据格式进行修改。

2. 使用labelImg工具

labelImg是一款标注工具，支持xml和yolo格式的标注文件。可以通过该工具将xml格式的标注数据转换为yolo格式的txt文件。具体操作如下：

（1）在labelImg中打开xml格式的标注文件，用鼠标框选目标区域，选择“Polygon”标注方式，标注不规则多边形。

（2）保存标注文件，选择yolo格式的输出，即可得到txt格式的标注文件。

需要注意的是，labelImg输出的yolo格式标注文件中，坐标值是相对于图像尺寸的比例，需要根据实际图像大小进行转换。