Python批量生成XML标注文件方法

"这篇资源介绍了如何使用Python编程语言根据特定格式的文件生成XML标注文件，以便于使用像LabelImg这样的工具进行编辑和查看。原始数据是逗号分隔的，包含切图文件名、边界框坐标和标签信息。在生成XML文件时，需要将相同原始图片的所有切片标注合并到一个XML文件中。提供的代码片段展示了实现这一功能的步骤，包括读取源文件、处理数据和创建XML结构。" 在Python中生成XML标注文件涉及到以下几个关键知识点： 1. **文件操作**：首先，通过`open()`函数以读取模式(`mode="r"`)打开源文件，并使用`readlines()`获取所有行内容。文件编码设置为`utf8`，错误处理策略为忽略错误。 2. **正则表达式(Regex)**：使用`re`模块处理文件中的字符串。在这里，正则表达式`\\.AIpng_\d{1,}`用于匹配文件名中的切片编号，并使用`re.IGNORECASE`忽略大小写。然后使用`sub()`函数替换匹配的部分。 3. **字典数据结构**：使用`defaultdict`存储每个原始图片对应的切片标注信息，键是不包含切片编号的文件名，值是一个列表，包含该文件名下所有切片的标注行。 4. **类定义**：创建了一个名为`OpeateXML`的类，包含初始化方法`__init__()`以及`readSrcFileName()`方法。这个类用于处理文件读取和数据整理。 5. **异常处理**：在读取文件时，使用`try-except`语句捕获可能发生的异常，如果发生错误，通过`MyLogger`记录日志。 6. **XML处理**：虽然在提供的代码片段中没有展示，但通常生成XML文件会涉及`xml.dom.minidom`库。这个库允许创建和修改XML文档。`Document`类用于创建XML文档对象，通过`createElement()`方法创建XML元素，`appendChild()`添加子元素，最后用`toprettyxml()`生成格式化的XML字符串。 7. **数据整理**：在读取文件内容后，通常需要对数据进行预处理，例如排序、筛选或合并。这里可能有一个缺失的`sort()`方法调用，用于按照某种规则（如切片文件名）对数据进行排序。 8. **标签标注**：在描述中提到的标签标注可能是用于物体识别或图像分割任务的。标签通常是预先定义的一组类别，例如在图像识别中，可能有“人”，“车”等标签。 9. **LabelImg工具**：LabelImg是一个开源的图像标注工具，支持XML文件格式，可以用于可视化和编辑这些标注。 为了完整地生成XML文件，还需要实现将数据写入XML文件的逻辑，这通常涉及创建XML文档结构、添加元素和属性，以及写入到磁盘。在`OpeateXML`类中，可能需要额外的方法来构建XML结构并将其保存到目标路径。这部分代码没有在提供的部分中给出，但它是生成XML文件的关键步骤。