Python スクリプト-----json をバッチで xml または txt ファイルに変換します

json を XML ファイルにバッチで変換する

import os
from json import loads
from dicttoxml import dicttoxml
from xml.dom.minidom import parseString


def jsonToXml(json_path, xml_path):  # 打开josn和xml文件夹，使用程序需要在指定位置新建一个xml文件夹。
    with open(json_path, 'r', encoding='UTF-8')as json_file:
        load_dict = loads(json_file.read())
    my_item_func = lambda x: 'Annotation'
    xml = dicttoxml(load_dict, custom_root='Annotations', item_func=my_item_func, attr_type=False)
    dom = parseString(xml)
    with open(xml_path, 'w', encoding='UTF-8')as xml_file:
        xml_file.write(dom.toprettyxml())


def json_to_xml(json_dir, xml_dir):  # 文件转换函数
    if (os.path.exists(xml_dir) == False):
        os.makedirs(xml_dir)
    dir = os.listdir(json_dir)
    for file in dir:
        file_list = file.split(".")
        if (file_list[-1] == 'json'):
            jsonToXml(os.path.join(json_dir, file), os.path.join(xml_dir, file_list[0] + '.xml'))
    print('==============')
    print('文件转换已完成')
    print('==============')


if __name__ == '__main__':
    json_path = r"F:\Desktop\myfile1"
    # 转换单个.json文件json_path = "E:/zhongnan_Data/open_fire_label/1.json"
    xml_path = "F:\Desktop\myfile2"
    # 保存单个.xml文件xml_path = "E:/zhongnan_Data/xml/1.xml"
    json_to_xml(json_path, xml_path)

json を txt ファイルにバッチで変換する

# COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集
# --json_path 输入的json文件路径
# --save_path 保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。

import os
import json
from tqdm import tqdm
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
# 这里根据自己的json文件位置，换成自己的就行
parser.add_argument('--json_path',
                    default=r'D:\Dataset\UG2_train\annotations/rtts.json', type=str,
                    help="input: coco format(json)")
# 这里设置.txt文件保存位置
parser.add_argument('--save_path', default=r'D:\Dataset\UG2_train\RTTS_txt', type=str,
                    help="specify where to save the output dir of labels")
arg = parser.parse_args()


def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = box[0] + box[2] / 2.0
    y = box[1] + box[3] / 2.0
    w = box[2]
    h = box[3]
    # round函数确定(xmin, ymin, xmax, ymax)的小数位数
    x = round(x * dw, 6)
    w = round(w * dw, 6)
    y = round(y * dh, 6)
    h = round(h * dh, 6)
    return (x, y, w, h)


if __name__ == '__main__':
    json_file = arg.json_path  # COCO Object Instance 类型的标注
    ana_txt_save_path = arg.save_path  # 保存的路径

    data = json.load(open(json_file, 'r'))
    if not os.path.exists(ana_txt_save_path):
        os.makedirs(ana_txt_save_path)

    id_map = {
    
    }  # coco数据集的id不连续！重新映射一下再输出！
    with open(os.path.join(ana_txt_save_path, 'classes.txt'), 'w') as f:
        # 写入classes.txt
        for i, category in enumerate(data['categories']):
            f.write(f"{
      
      category['name']}\n")
            id_map[category['id']] = i
    print(id_map)
    # 这里需要根据自己的需要，更改写入图像相对路径的文件位置。
    list_file = open(os.path.join(ana_txt_save_path, 'train2017.txt'), 'w')
    for img in tqdm(data['images']):
        filename = img["file_name"]
        img_width = img["width"]
        img_height = img["height"]
        img_id = img["id"]
        head, tail = os.path.splitext(filename)
        ana_txt_name = head + ".txt"  # 对应的txt名字，与jpg一致
        f_txt = open(os.path.join(ana_txt_save_path, ana_txt_name), 'w')
        for ann in data['annotations']:
            if ann['image_id'] == img_id:
                box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])
                f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))
        f_txt.close()
        # 将图片的相对路径写入train2017或val2017的路径
        list_file.write('D:/Dataset/UG2_train/RTTS/%s.png\n' % (head))
    list_file.close()