Yolo坐标转换与TXT转XML教程

本文主要探讨了在Yolo对象检测框架中如何处理坐标转化的问题，以及如何将txt标注数据转换为xml文件格式。在Yolo中，坐标通常会被归一化处理，这使得它们更适合神经网络的输入。文章详细介绍了原始坐标与归一化坐标之间的转换公式，并提供了反向计算原始坐标的步骤。 在原始图片中，一个边界框（bounding box）由其左上角（xmin，ymin）和右下角（xmax，ymax）的坐标定义，而图片的宽（w）和高（h）是已知的。在归一化后的图片中，边界框的中心点坐标表示为（x，y），且图片的宽高变为（w1，h1）。归一化坐标转换公式如下： \[ x = \frac{x_{min} + x_{max}}{2} \] \[ y = \frac{y_{min} + y_{max}}{2} \] 其中，\( wp \) 和 \( hp \) 分别代表边界框的宽度和高度。利用这些公式，可以反推出原始坐标： \[ xmin = int(w \times (x - \frac{wp}{2.0})) \] \[ ymin = int(h \times (y - \frac{hp}{2.0})) \] \[ xmax = int(w \times (x + \frac{wp}{2.0})) \] \[ ymax = int(h \times (y + \frac{hp}{2.0})) \] 这些公式帮助我们从归一化的中心点坐标还原出原始的边界框坐标。 在准备Yolo数据集时，有时标注工具会输出归一化的txt文件，包含每个物体的类别标签、中心点坐标以及宽高比例。例如： \[ 标注数据格式: (filename label x_miny_minx_maxy_max) \] 为了将这种txt格式转换为Yolo所需的xml格式，我们需要构造xml文件结构，包括图像文件名、路径、尺寸、类别、边界框等信息。一个简单的示例xml文件如下： ```xml <annotation> <folder>train_small</folder> <filename>slipper0-113.jpg</filename> <path>/home/hesongze/PycharmProjects/keras-yolo2-master/raccoon_dataset-master/train_small/slipper0-113.jpg</path> <size> <width>1280</width> <height>1280</height> <depth>3</depth> </size> <object> <name>slipper</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>79</xmin> <ymin>351</ymin> <xmax>1279</xmax> <ymax>961</ymax> </bndbox> </object> <!-- 可能会有多个object标签，对应txt文件中的多个物体 --> </annotation> ``` 为实现自动转换，可以编写一个脚本，读取txt文件中的数据，然后按照xml结构生成新的文件。确保正确处理所有边界框和类别的信息，以及文件路径和大小。 理解和处理Yolo中的坐标转化问题对于正确构建和训练对象检测模型至关重要。同时，将标注数据从txt格式转换为xml格式是准备数据集过程中的常见任务，这需要对文件格式和XML语言有一定的了解。通过文中提供的公式和示例，开发者可以更有效地进行这些操作。