labelImg的使用教程，快捷键，用于标注voc或者yolo格式的数据

回答1： 将

标签xml文件转换为

标签txt文件，需要进行以下步骤： 1. 读取xml文件中的

信息，包括目标类别、位置坐标等。 2. 根据

的要求，将目标位置坐标转换为相对于图像宽度和高度的比例。 3. 将目标类别转换为对应的数字标签，例如将”猫”转换为””、”狗”转换为”1″。 4. 将转换后的

信息按照

的要求，写入txt文件中。 将

标签txt文件转换为

标签xml文件，需要进行以下步骤： 1. 读取txt文件中的

信息，包括目标类别、位置坐标等。 2. 根据

的要求，将目标位置坐标转换为左上角和右下角的坐标值。 3. 将目标类别转换为对应的文字标签，例如将””转换为”猫”、”1″转换为”狗”。 4. 将转换后的

信息按照

的要求，写入xml文件中。 以上是将

标签xml文件和

标签txt文件相互转换的基本步骤，具体实现可以参考相关的代码库和工具。 ### 回答2：

是一种

的常用工具，支持输出多种

文件，其中包括

标签xml文件和

标签txt文件。这些标签文件可以

计算机视觉应用程序的训练和测试，因此在进行

和物体识别时非常重要。 在实际应用中，可能需要将标签文件从一种

转换为另一种

。下面将介绍如何将

标签xml文件和

标签txt文件相互转换: 1. 将

标签文件转换为

标签文件 将

标签文件转换为

标签文件需要执行以下步骤： （1）将标签文件的路径保存到txt文件中。在标签xml文件的所在目录下创建一个txt文件并将标签文件的路径写入文件中。 （2）通过脚本来转换标签文件。执行以下命令来转换标签文件： python

.py ./data/train/

Txt/ ./data/train/Annotations/ ./data/train/ 在这里，”

.py”是一个Python脚本名，将第一个参数设置为

生成的xml文件所在的目录，将第二个参数设置为标签文件所在的目录，将第三个参数设置为生成的

标签文件的输出目录。执行成功后，将在输出目录中生成与输入目录中的xml文件对应的

标签文件。 2. 将

标签文件转换为

标签文件 将

标签文件转换为

标签文件需要执行以下步骤： （1）创建一个xml文件并编写模板。在标签文件所在的目录下，创建一个xml文件并编写一个基本模板。在该模板中，应将标签文件的基本信息包括图像名称、

区域的坐标、类别等一一列举出来。 （2）通过脚本来转换标签文件。执行以下命令来转换标签文件： python

.py train.txt 在这里，”train.txt”是一个包含所有标签路径的txt文件。执行成功后，将在标签文件所在目录中生成与输入目录中的

标签文件对应的

标签文件。 总之，无论是将

标签文件转换为

标签文件，还是将

标签文件转换为

标签文件，都可以通过执行特定的脚本来完成。这些脚本可以轻松地将标签文件从一种

转换为另一种

，这对于计算机视觉应用程序的训练和测试来说是非常有用的。 ### 回答3：

是一款常用的图像

软件，

的标签文件是其默认输出

之一。而

则是另一种常见的

算法，其

为txt文件。在实际使用中，我们有时需要将

生成的

xml文件转换为

的txt文件，或者反过来。下面我们将介绍如何进行这一转换。 1.

xml文件转换为

txt文件 首先，我们需要明确

标签文件中的类别名称和类别编号。以

的xml标签文件为例，打开其中一个文件，我们可以看到类别名称通常被定义为类别列表中的一个节点。而类别编号则是在每个object节点中定义的。可以参考下面的片段： 观察上面片段中的</p> <p>文件的类别名称为"cat"。而在

xml文件转换为

txt文件了。具体步骤如下： 1）读取

xml文件，并提取出目标的类别、左上角坐标、右下角坐标等信息。 2）按照

要求，将坐标值归一化到[0, 1]的范围内，并计算出中心点坐标和目标宽高。 3）将归一化后的坐标值和类别编号写入txt文件。每行文件

如下： </p> <p><em>to</em></p> <p>_file, classes, out_file): """ Convert a</p> <p>format</p> <p>file to</p> <p>format.</p> <p>_file: path to the</p> <p>format xml file. classes: a dictionary mapping class names to class indices. out_file: path to save the converted</p> <p>format txt file. """ tree = ET.parse(</p> <p>_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) with open(out_file, 'w') as f: for obj in root.iter('object'): cls_name = obj.find('name').text if cls_name not in classes: continue cls_id = classes[cls_name] bbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bbox.find('xmin').text) ymin = int(bbox.find('ymin').text) xmax = int(bbox.find('xmax').text) ymax = int(bbox.find('ymax').text) x = (xmin + xmax) / 2 / w y = (ymin + ymax) / 2 / h width = (xmax - xmin) / w height = (ymax - ymin) / h f.write(f'{cls_id} {x:.6f} {y:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n') classes = {'cat': 0, 'dog': 1, ...}</p> <p>_file = 'path/to/</p> <p>.xml' out_file = 'path/to/</p> <p>.txt' convert_</p> <p><em>to</em></p> <p>_file, classes, out_file) 2.

txt文件转换为

xml文件 与上面的过程相反，我们同样需要先把类别名称和类别编号对应起来。由于

的txt

文件中只保存了图片中的目标的位置及其类别信息，所以在进行转换时需要额外对目标进行分类。 具体步骤如下： 1）读入

txt文件，提取出其中的目标位置信息以及类别编号。 2）将坐标值从归一化范围转换为像素范围。 3）按照

的要求，将目标的类别、左上角坐标、右下角坐标等信息写入xml文件。 下面是代码示例： python import os import xml.etree.cElementTree as ET def convert_</p> <p><em>to</em></p> <p>_file, classes,</p> <p>_file, out_dir): """ Convert a</p> <p>format</p> <p>file to</p> <p>format</p> <p>_file: path to the</p> <p>format txt file. classes: a dictionary mapping class names to class indices.</p> <p>_file: path to the image file. out_dir: the output directory to save the</p> <p>format xml file. """ root = ET.Element('annotation') folder = ET.SubElement(root, 'folder') folder.text = os.path.basename(os.path.dirname(</p> <p>_file)) filename = ET.SubElement(root, 'filename') filename.text = os.path.basename(</p> <p>_file) source = ET.SubElement(root, 'source') database = ET.SubElement(source, 'database') database.text = 'Unknown' size = ET.SubElement(root, 'size')</p> <p>_w,</p> <p>_h,</p> <p>_c = cv2.imread(</p> <p>_file).shape width = ET.SubElement(size, 'width') width.text = str(</p> <p>_w) height = ET.SubElement(size, 'height') height.text = str(</p> <p>_h) depth = ET.SubElement(size, 'depth') depth.text = str(</p> <p>_file, 'r') as f: for line in f.readlines(): parts = line.strip().split() cls_id = int(parts[0]) if cls_id not in classes: continue cls_name = classes[cls_id] x, y, width_norm, height_norm = map(float, parts[1:]) x1 = int((x - width_norm/2) *</p> <p>_w) y1 = int((y - height_norm/2) *</p> <p>_h) x2 = int(x1 + width_norm *</p> <p>_w) y2 = int(y1 + height_norm *</p> <p><em>h) object</em> = ET.SubElement(root, 'object') name = ET.SubElement(object_, 'name') name.text = cls_name pose = ET.SubElement(object_, 'pose') pose.text = 'Unspecified' truncated = ET.SubElement(object_, 'truncated') truncated.text = '0' difficult = ET.SubElement(object_, 'difficult') difficult.text = '0' bndbox = ET.SubElement(object_, 'bndbox') xmin = ET.SubElement(bndbox, 'xmin') xmin.text = str(x1) ymin = ET.SubElement(bndbox, 'ymin') ymin.text = str(y1) xmax = ET.SubElement(bndbox, 'xmax') xmax.text = str(x2) ymax = ET.SubElement(bndbox, 'ymax') ymax.text = str(y2) out_xml_file = os.path.join(out_dir, os.path.splitext(os.path.basename(</p> <p>_file))[0] + '.xml') tree = ET.ElementTree(root) tree.write(out_xml_file) classes = {0: 'cat', 1: 'dog', ...}</p> <p>_file = 'path/to/</p> <p>.txt'</p> <p><em>file = 'path/to/image.jpg' out_dir = 'path/to/output' convert</em></p> <p><em>to</em></p> <p>_file, classes,</p> <p>_file, out_dir) 总之，在

任务中，

转换是一个常见的问题。掌握对不同

的相互转换，有利于提高我们的工作效率，也能为实现更加复杂和灵活的

任务提供便利。

Original: https://blog.csdn.net/qq_51570094/article/details/124495680
Author: 嗨，紫玉灵神熊
Title: labelImg的使用教程，快捷键，用于标注voc或者yolo格式的数据