Python生成PASCAL VOC格式的xml標註檔案
安裝依賴項
sudo pip install lxml
生成xml示例程式碼
#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 #from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring from lxml.etree import Element, SubElement, tostring import pprint from xml.dom.minidom import parseString node_root = Element('annotation') node_folder = SubElement(node_root, 'folder') node_folder.text = 'GTSDB' node_filename = SubElement(node_root, 'filename') node_filename.text = '000001.jpg' node_size = SubElement(node_root, 'size') node_width = SubElement(node_size, 'width') node_width.text = '500' node_height = SubElement(node_size, 'height') node_height.text = '375' node_depth = SubElement(node_size, 'depth') node_depth.text = '3' node_object = SubElement(node_root, 'object') node_name = SubElement(node_object, 'name') node_name.text = 'mouse' node_difficult = SubElement(node_object, 'difficult') node_difficult.text = '0' node_bndbox = SubElement(node_object, 'bndbox') node_xmin = SubElement(node_bndbox, 'xmin') node_xmin.text = '99' node_ymin = SubElement(node_bndbox, 'ymin') node_ymin.text = '358' node_xmax = SubElement(node_bndbox, 'xmax') node_xmax.text = '135' node_ymax = SubElement(node_bndbox, 'ymax') node_ymax.text = '375' xml = tostring(node_root, pretty_print=True) #格式化顯示,該換行的換行 dom = parseString(xml) print xml
相關推薦
Python生成PASCAL VOC格式的xml標註檔案
安裝依賴項 sudo pip install lxml 生成xml示例程式碼 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 #from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring from lxm
製作PASCAL VOC格式的檢測資料集,生成trainval.txt, train.txt, val.txt, test.txt檔案
import os import random xmlfilepath=r'C:\Users\Yeh Chih-En\Desktop\VOC\Annotations' saveBasePath=r"C:\Users\Yeh Chih-En\Desktop\VOC" trainval
製作PASCAL VOC格式的分割資料集,生成trainval.txt, train.txt, val.txt檔案
import os import random filepath=r'C:\models\research\deeplab\datasets\Headshoulder_dataset\dataset\JPEGImages' saveBasePath=r"C:\models\resear
faster rcnn中資料標註pascal voc格式
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <annotation> <folder>VOC2007</folder> <filename>test100.mp4_3
python對PASCAL VOC標註資料進行統計
用於統計訓練資料中的類別,以及所有目標的個數:# coding:utf-8 import xml.etree.cElementTree as ET import os from collections
java生成unicode編碼格式的txt檔案
{FileOutputStream fos = null;BufferedOutputStream osw = null;File file =new File(strFilePath);try{fos = new FileOutputStream(file);osw = new BufferedOutput
Python進階,ConfigParser:Python中對於ini格式的配置檔案的使用
ConfigParser:配置檔案的讀取 原文連結和公眾號 更多文章教程: Python雁橫(或者微信搜尋:py_0123),如果需要一個學習交流的地方可以加我的QQ群:719139688
Caffe學習筆記(二):使用Python生成caffe所需的lmdb檔案和txt列表清單檔案
轉載請註明作者和出處: http://blog.csdn.net/c406495762 Python版本:Python2.7 執行平臺:Ubuntu14.04 最後修改時間:2017.4.20 在上個筆記中,已經學會了如何使用Caffe利用作者
基於faster-rcnn的圖片標註和資料集生成自動化工具(資料集格式同pascal voc)
未完待續。。。 faster-rcnn的模型訓練需要大量資料集,目前使用labelImg工具,需要人工一張一張標註,效率低。本文使用python編寫了自動化圖片標註和資料集生成工具(本文標註目標是人臉,大家可以根據需要訓練其他目標判別模型,比如汽車、自行車等標註需要的圖片資
把標註TXT檔案轉化為VOC的xml檔案
我自己的資料集格式為filename lable xmin ymin xmax ymax1 通過別的模板轉換VOC資料集的xml格式為:<annotation>
VOC格式資料對應ImageSet 中txt檔案生成
# -*- coding: utf-8 -*- import os if __name__ == '__main__': path = os.getcwd() dataAnnotated = os.listdir(path + '/Annotations')
python 將yaml標籤檔案轉化為xml格式的標籤檔案
最近在跑SSD和Faster R-CNN深度學習程式碼,下載了一些資料集,但是這些資料集標籤檔案不是xml格式檔案,而是yaml檔案,雖然網上有線上轉化的工具,但是這種做法對我來說顯然是很低效率的。為了提高效率,自己寫了相關的程式碼。現在分享給大家。感謝Bosch Small
python自定義解析簡單xml格式檔案
因為公司內部的介面返回的字串支援2種形式:php陣列,xml;結果php陣列python不能直接用,而xml字串的格式不是標準的,所以也不能用標準模組解析。【不標準的地方是某些節點會的名稱是以數字開頭的】,所以寫個簡單的腳步來解析一下檔案,用來做介面測試。 #!/usr/
python利用lxml讀寫xml格式檔案
之前在轉換資料集格式的時候需要將json轉換到xml檔案,用lxml包進行操作非常方便。 寫xml檔案 a) 用etree和objectify from lxml import etree, objectify E = objectify.Eleme
小興趣:用python生成excel格式座位表
highlight rand end 正方 unit style over 思路 created 腳本分兩個文件: 1.生成二維隨機列表:GenerateLocaltion.py 2.將列表導入excel文件:CreateExcel.py 先上GenerateLocalt
【MyBatis Generator】程式碼自動生成工具 generatorConfig.xml配置檔案詳解
MyBatis Generator官網地址:http://www.mybatis.org/generator/index.html MyBaris Generator中文地址:http://mbg.cndocs.ml/ 在MBG中,最主要也最重要的,就是generatorConfig.xml
利用一個xml佈局檔案生成出一張圖片以分享給好友
關於動態生成一張圖片 動態生成一張圖片,有兩種方法。一種方式是利用Canvas畫圖,這種方式的關鍵技術點是絕對定位和動態比例尺,用習慣了,寫起來也不難。缺點嘛自然是不直觀,改動也不方便。還一種方式是利用xml佈局,最後將圖片匯出來。封裝好工具類之後,使用起來則非常方便。寫xml的時候呢,可以使用
用python生成多個txt檔案
在win下建立多個.txt檔案,參考下面的程式碼 for i in range(1000): i_str = str(i+1) file_name = i_str+ '.txt' f = open('a/'+file_name,'w') f.close() 在
Python:批量按xml標註將目標crop剪下圖片並按類儲存到相應資料夾
from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom import numpy as np ImgPath = '/' AnnoPath = '' ProcessedP
mybatis自動生成dao, model, mapper xml檔案
用mybatis的時候,手寫xml或model檔案是一個力氣活,所以可以用mybatis-gennerator外掛自動生成mybatis所需要的dao、bean、mapper xml檔案 (原文地址:http://blog.csdn.net/tolcf/article/details/50835