VOC格式转YOLO标签读取xml文件遇到的问题

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使用YOLOV5训练DIOR遥感数据集：

计划使用YOLOV5训练DIOR遥感数据集，由于DIOR数据集的标注格式是VOC格式（其实有两种版本标注，一种是VOC格式，一种是OBB格式，都是xml文件，由于官网登录不上，下载的是CSDN上的百度云链接，所以可能会有标注标签出错的情况。），需要将VOC格式转换为YOLO格式才可以开始训练。

问题描述：

在CSDN中找到了大神分享的VOC转YOLO格式，提取xml标签中坐标的方法，链接地址：Voc_label.py原文代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
ElementTree as ET
import os
from os import getcwdsets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["a", "b"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)def convert(size, box):dw = 1. / (size[0])dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):in_file = open('/home/trainingai/zyang/yolov5/paper_data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')out_file = open('/home/trainingai/zyang/yolov5/paper_data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = t()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):# difficult = obj.find('difficult').textdifficult = obj.find('Difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))b1, b2, b3, b4 = b# 标注越界修正if b2 > w:b2 = wif b4 > h:b4 = hb = (b1, b2, b3, b4)bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + 'n')wd = getcwd()
for image_set in sets:if not ists('/home/trainingai/zyang/yolov5/paper_data/labels/'):os.makedirs('/home/trainingai/zyang/yolov5/paper_data/labels/')image_ids = open('/home/trainingai/zyang/yolov5/paper_data/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('paper_data/%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write(abs_path + '/paper_data/images/%s.jpgn' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

## 出现问题：

路径问题，如果是在Windows上运行，将路径改为Windows版的路径。
difficult标签报错
报错如图所示：

原因分析：

1.Ubuntu版本的路径和Windows版本的路径不匹配，修改即可。
2.在解析difficult标签时会报错，我这里报错的原因是，我的标注文件中不含有difficult标签，将其注释掉即可。还有一种情况是代码原文中写的difficult标签将首字母大写了，如图：

将第二条注释，取消第一条注释即可，即将Difficult改为difficult，具体还是要根据你所用数据集的标注标签进行对应的修改。
3.不要忘记修改类别，将目标检测类别修改为符合你自身数据集格式。下图报错是因为我的类别只写了一种，但是我的数据集标注中，有的图片上有两种类别，会报不含该类别的错误。