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xml_to_csv.py
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xml_to_csv.py
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'''
将这个程序放在train和test同级目录下(其实放哪都行,不讲究,记得改下面的路径就行了)
按照下面提示修改,修改完毕后运行即可(修改两次并运行两次,把train和test都转化一下)
运行命令:
xml_to_csv.py
'''
'''
修改提示:
1.修改os.chdir的路径,为本py文件所在的路径,可以相对路径(相对于terminal中你在什么路径下运行的这个py程序),也可以用绝对路径
2.修改path的路径,用相对(os.chdir)路径表示要转化的xml文件所在的位置,要对应到xml的目录为止
3.修改xml_df.to_csv('person_train.csv', index=None)的person_train.csv部分,给你的csv数据集取个名字,注意不要忘记.csv结尾
这里,我的xml_to_csv.py文件在/Users/junbin/Documents/GitHub/TensorFlow/models/research/object_detection/images这个路径下,这个路径下的文件结构如下:
-xml_to_csv.py
-train
--一堆jpg文件.jpg
--一堆xml文件.xml
-test
--一堆jpg文件.jpg
--一堆xml文件.xml
'''
import os
import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
#os.chdir是本py的路径,相对或者绝对路径均可
os.chdir('/Users/junbin/Documents/GitHub/TensorFlow/models/research/object_detection/images')
#path是要转化的xml文件所在的位置
path = './train/'
def xml_to_csv(path):
xml_list = []
for xml_file in glob.glob(path + '/*.xml'):
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
for member in root.findall('object'):
value = (root.find('filename').text,
int(root.find('size')[0].text),
int(root.find('size')[1].text),
member[0].text,
int(member[4][0].text),
int(member[4][1].text),
int(member[4][2].text),
int(member[4][3].text)
)
xml_list.append(value)
column_name = ['filename', 'width', 'height', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name)
return xml_df
def main():
image_path = path
xml_df = xml_to_csv(image_path)
#下面一行修改成生成的csv的文件名,改成跟标签同名即可,注意不能省略.csv
xml_df.to_csv('person_train.csv', index=None)
print('Successfully converted xml to csv.')
main()