文章目录
- 前言
- 一、原始数据
- 二、文件转换
- 1.xml文件
- 2.转换代码
- 三、转换后的结果
- 总结
前言
labelimg和labelme是计算机视觉领域里非常常用的两款标注软件，然后，有时候我们会遇到需要转换标注文件的情况（其实是用惯了某款软件），为防止自己的脚本找不到，所以本篇文章用来记录将labelimg的xml标注文件转换成labelme的json文件。
一、原始数据
原始数据摆放如下：
其中，annotations里放的就是我们xml标注文件，jpegimages存放的即是我们的图片文件，标注结果可视化为：
二、文件转换
1.xml文件
正常情况下，xml标注文件里的内容如下：
所以，我们只需要读取文件后，通过xml.etree.ElementTree来解析内容即可。
2.转换代码
转换代码如下：
import xml.etree.ElementTree as ET
import json,glob,base64,os
from pathlib import Path
import shutil
#解析XML文件
def get_xml_data(xml_path):tree = ET.parse(xml_path)filename=tree.find("filename").textobjects=tree.findall("object")objects_list=[] #储存目标的信息，格式为{class_name:boxes}for object in objects:object_dict={}class_name=object.find("name").textbndbox=object.find("bndbox")xmin=bndbox.find("xmin").textymin=bndbox.find("ymin").textxmax=bndbox.find("xmax").textymax=bndbox.find("ymax").textboxes=[xmin,ymin,xmax,ymax]object_dict[class_name]=boxesobjects_list.append(object_dict)imgsize=tree.find("size")w=imgsize.find("width").texth=imgsize.find("height").textobjects_list.append({"imageWidth":w})objects_list.append({"imageHeight":h})return {filename:objects_list}#base64读取图片
def img_base64(imgpath):with open(imgpath,"rb") as f:base64_str=base64.b64encode(f.read())string=bytes.decode(base64_str)return string#生成labelme的json文件
def create_json(xml_data,img_dir,save_dir):json_data={}json_data["version"]="5.5.0"json_data["flags"]={}json_data["shapes"]=[]for filename,box_data in xml_data.items():imgpath=os.path.join(img_dir,filename)if not os.path.exists(imgpath):print(f"{imgpath} not exists")breakjson_data["imagePath"]=filenamefor objects in box_data:if "imageWidth" in objects:json_data["imageWidth"]=int(objects["imageWidth"])continueif "imageHeight" in objects:json_data["imageHeight"]=int(objects["imageHeight"])continueobject_dict={"group_id":None}object_dict["description"]=""object_dict["shape_type"]="rectangle"object_dict["flags"]={}for class_name,box in objects.items():object_dict["label"]=class_nameobject_dict["points"]=[[int(box[0]),int(box[1])],[int(box[2]),int(box[3])]]json_data["shapes"].append(object_dict)imgpath=os.path.join(img_dir,filename)json_data["imageData"]=img_base64(imgpath)json_name=Path(filename).stem+".json"print(json_name)save_json_path=os.path.join(save_dir,json_name)json.dump(json_data,open(save_json_path,"w"),indent=4)save_img_path=os.path.join(save_dir,filename)shutil.copy(imgpath,save_img_path)if __name__ == '__main__':xml_dir=r"xxx/Annotations"img_dir=r"xxx/JPEGImages"save_dir=os.path.join(xml_dir,"../json")os.makedirs(save_dir,exist_ok=True)xml_list=glob.glob(xml_dir+os.sep+"*.xml")for xml_path in xml_list:print(xml_path)xml_data=get_xml_data(xml_path)print(xml_data)create_json(xml_data,img_dir,save_dir)代码执行完成后会在我们jpegimages的统计目录下生成json文件夹，里面储存了图片及对应的json文件，如下：
三、转换后的结果
转换后的结果如下：
总结
以上，就是本篇文章的所有内容，如有问题，欢迎评论区交流。