最近在做基于深度学习的目标检测，数据标注软件选择的LabelImg。

常用的几种标注格式及目录安排

一、VOC(标注文件xml结尾)

首先看一下VOC格式的分布：

在VOC这些文件夹中，我们主要用到：

① JPEGImages文件夹：图片

② Annotations文件夹：与图片对应的xml文件

③ ImageSets/Main文件夹：将数据集分为训练集和验证集，因此产生的train.txt和val.txt。

1.1 建立VOC文件目录，创建train.txt和test.txt

 原有的图片都放在JPEGImages目录下，标签文件放在Annotations下。

import os
import random

trainval_percent = 0.1
train_percent = 0.9

xmlfilepath = 'Annotations'

txtsavepath = 'ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftest.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftrain.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

运行完在ImageSets/Main下生成了4个txt文件，文件的内容是对应图片名称。

1.2 根据txt中文件名，移动图片和label到指定文件夹

# -*- coding: utf-8 -*-

# @Brief   : 生成测试、验证、训练的图片和标签

import os
import shutil
from pathlib import Path
from shutil import copyfile

from PIL import Image, ImageDraw
from xml.dom.minidom import parse
import numpy as np
from tqdm import tqdm

# FILE_ROOT = Path(r"E:\AI_Project\AI_Learning\Dataset")
FILE_ROOT = Path(r"/media/yake/6AB604BAB6048931/AI_yake/Dataset_数据集/安全帽/VOCdevkit")

# 原始数据集 E:\AI_Project\AI_Learning\Dataset\VOC2028\ImageSets\Main
# /media/yake/6AB604BAB6048931/AI_yake/Dataset_数据集/安全帽/VOCdevkit/VOC2028
IMAGE_SET_ROOT = FILE_ROOT.joinpath(r"VOC2028/ImageSets/Main")  # 图片区分文件的路径
IMAGE_PATH = FILE_ROOT.joinpath(r"VOC2028/JPEGImages")  # 图片的位置
ANNOTATIONS_PATH = FILE_ROOT.joinpath(r"VOC2028/Annotations")  # 数据集标签文件的位置
LABELS_ROOT = FILE_ROOT.joinpath(r"VOC2028/Labels")  # 进行归一化之后的标签位置

# YOLO 需要的数据集形式的新数据集
DEST_IMAGES_PATH = Path(r"Safety_Helmet_Train_dataset/score/images")  # 区分训练集、测试集、验证集的图片目标路径
DEST_LABELS_PATH = Path(r"Safety_Helmet_Train_dataset/score/labels")  # 区分训练集、测试集、验证集的标签文件目标路径


def cord_converter(size, box):
    """
    将标注的 xml 文件标注转换为 darknet 形的坐标
    :param size: 图片的尺寸： [w,h]
    :param box: anchor box 的坐标 [左上角x,左上角y,右下角x,右下角y,]
    :return: 转换后的 [x,y,w,h]
    """

    x1 = int(box[0])
    y1 = int(box[1])
    x2 = int(box[2])
    y2 = int(box[3])

    dw = np.float32(1. / int(size[0]))
    dh = np.float32(1. / int(size[1]))

    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    x = x1 + (w / 2)
    y = y1 + (h / 2)

    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return [x, y, w, h]


def save_label_file(img_jpg_file_name, size, img_box):
    """
    保存标签的解析文件
    :param img_jpg_file_name:
    :param size:
    :param img_box:
    :return:
    """
    save_file_name = LABELS_ROOT.joinpath(img_jpg_file_name).with_suffix('.txt')
    with open(save_file_name, "a+") as f:
        for box in img_box:
            if box[0] == 'person':  # 数据集 xml 中的 person 指的是头
                cls_num = 1
            elif box[0] == 'hat':
                cls_num = 2
            else:
                continue
            new_box = cord_converter(size, box[1:])  # 转换坐标
            f.write(f"{cls_num} {new_box[0]} {new_box[1]} {new_box[2]} {new_box[3]}\n")


def test_dataset_box_feature(file_name, point_array):
    """
    使用样本数据测试数据集的建议框
    :param file_name: 图片文件名
    :param point_array: 全部的点 [建议框sx1,sy1,sx2,sy2]
    :return: None
    """
    im = Image.open(IMAGE_PATH.joinpath(file_name).with_suffix(".jpg"))
    im_draw = ImageDraw.Draw(im)
    for box in point_array:
        x1 = box[1]
        y1 = box[2]
        x2 = box[3]
        y2 = box[4]
        im_draw.rectangle((x1, y1, x2, y2), outline='red')

    im.show()


def get_xml_data(img_xml_file: Path):
    """
    获取 xml 数据
    :param img_xml_file: 图片路径
    :return:
    """
    dom = parse(str(img_xml_file))
    xml_root = dom.documentElement
    img_name = xml_root.getElementsByTagName("filename")[0].childNodes[0].data
    img_size = xml_root.getElementsByTagName("size")[0]
    objects = xml_root.getElementsByTagName("object")
    img_w = img_size.getElementsByTagName("width")[0].childNodes[0].data
    img_h = img_size.getElementsByTagName("height")[0].childNodes[0].data
    img_c = img_size.getElementsByTagName("depth")[0].childNodes[0].data
    img_box = []
    for box in objects:
        cls_name = box.getElementsByTagName("name")[0].childNodes[0].data
        x1 = int(box.getElementsByTagName("xmin")[0].childNodes[0].data)
        y1 = int(box.getElementsByTagName("ymin")[0].childNodes[0].data)
        x2 = int(box.getElementsByTagName("xmax")[0].childNodes[0].data)
        y2 = int(box.getElementsByTagName("ymax")[0].childNodes[0].data)
        img_box.append([cls_name, x1, y1, x2, y2])

    # test_dataset_box_feature(img_xml_file.name, img_box)
    save_label_file(img_xml_file.name, [img_w, img_h], img_box)


def copy_data(img_set_source, img_labels_root, imgs_source, dataset_type):
    """
    将标签文件和图片复制到最终数据集文件夹中
    :param img_set_source: 原数据集图片总路径
    :param img_labels_root: 生成的 txt 标签总路径
    :param imgs_source:
    :param dataset_type: 生成数据集的种类
    :return:
    """
    file_name = img_set_source.joinpath(dataset_type).with_suffix(".txt")  # 获取对应数据集种类的图片

    # 判断目标图片文件夹和标签文件夹是否存在，不存在则创建
    os.makedirs(FILE_ROOT.joinpath(DEST_IMAGES_PATH, dataset_type), exist_ok=True)
    os.makedirs(FILE_ROOT.joinpath(DEST_LABELS_PATH, dataset_type), exist_ok=True)

    with open(file_name, encoding="UTF-8") as f:
        for img_name in tqdm(f.read().splitlines()):
            img_sor_file = imgs_source.joinpath(img_name).with_suffix('.jpg')
            label_sor_file = img_labels_root.joinpath(img_name).with_suffix('.txt')

            # 复制图片
            dict_file = FILE_ROOT.joinpath(DEST_IMAGES_PATH, dataset_type, img_name).with_suffix('.jpg')
            copyfile(img_sor_file, dict_file)

            # 复制 label
            dict_file = FILE_ROOT.joinpath(DEST_LABELS_PATH, dataset_type, img_name).with_suffix('.txt')
            copyfile(label_sor_file, dict_file)


if __name__ == '__main__':
    root = ANNOTATIONS_PATH  # 数据集 xml 标签的位置

    if LABELS_ROOT.exists():
        # 清空标签文件夹
        print("Cleaning Label dir for safety generating label, pls wait...")
        shutil.rmtree(LABELS_ROOT)
        print("Cleaning Label dir done!")
    LABELS_ROOT.mkdir(exist_ok=True)  # 建立 Label 文件夹

    # 生成标签
    print("Generating Label files...")
    with tqdm(total=len(os.listdir(root))) as p_bar:
        for file in root.iterdir():
            p_bar.update(1)
            get_xml_data(file)

    # 将文件进行 train、val、test 的区分
    for dataset_input_type in ["train", "val", "test"]:
        print(f"Copying data {dataset_input_type}, pls wait...")
        copy_data(IMAGE_SET_ROOT, LABELS_ROOT, IMAGE_PATH, dataset_input_type)