请写一段python代码，实现xml数据集格式转coco数据集格式

以下是一个简单的 Python 脚本，用于将 XML 数据集格式转换为 COCO 数据集格式：

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

# 设置类别标签
classes = ['class1', 'class2', 'class3', ...]

# 设置 XML 数据集文件夹路径和输出 COCO 数据集文件路径
xml_folder = '/path/to/xml/folder'
json_file = '/path/to/output/json/file'

# 初始化 COCO 数据集字典
coco_dict = {
    "info": {},
    "licenses": [],
    "categories": [],
    "images": [],
    "annotations": []
}

# 添加类别标签到 COCO 数据集字典
for i, cls in enumerate(classes):
    coco_dict['categories'].append({
        'id': i + 1,
        'name': cls,
        'supercategory': 'object'
    })

# 遍历 XML 数据集文件夹
for xml_file in os.listdir(xml_folder):
    if xml_file.endswith('.xml'):
        # 解析 XML 文件
        tree = ET.parse(os.path.join(xml_folder, xml_file))
        root = tree.getroot()

        # 获取图像信息并添加到 COCO 数据集字典
        image = {
            'id': int(root.find('filename').text.split('.')[0]),
            'width': int(root.find('size').find('width').text),
            'height': int(root.find('size').find('height').text),
            'file_name': root.find('filename').text
        }
        coco_dict['images'].append(image)

        # 遍历图像中的所有对象并添加到 COCO 数据集字典
        for obj in root.findall('object'):
            bbox = obj.find('bndbox')
            annotation = {
                'id': len(coco_dict['annotations']) + 1,
                'image_id': image['id'],
                'category_id': classes.index(obj.find('name').text) + 1,
                'bbox': [int(bbox.find('xmin').text), int(bbox.find('ymin').text),
                         int(bbox.find('xmax').text) - int(bbox.find('xmin').text),
                         int(bbox.find('ymax').text) - int(bbox.find('ymin').text)],
                'area': (int(bbox.find('xmax').text) - int(bbox.find('xmin').text)) * (int(bbox.find('ymax').text) - int(bbox.find('ymin').text)),
                'iscrowd': 0
            }
            coco_dict['annotations'].append(annotation)

# 将 COCO 数据集字典保存为 JSON 格式文件
with open(json_file, 'w') as f:
    json.dump(coco_dict, f)

请注意，这只是一个简单的脚本，可能无法处理所有情况。您可能需要根据您的特定需求进行修改或添加更多功能。