目标检测-数据集转换: csv转voc(xml)格式

csv标签样式

 voc(xml)格式

 转换代码

# .csv-->.xml
# ! /usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-

import glob
from PIL import Image
import csv




#xml保存的位置
save_xml_dir = "Annotations_1/"
#src_img_dir = "Intestinal Organoid Dataset/train"
#img_Lists = glob.glob(src_img_dir + '/*.jpg')

# read csv 
file_path = "Intestinal Organoid Dataset/train_labels.csv"
width = 450
height = 450
with open(file_path) as csvfile:
    #读取csv数据
    csv_reader = csv.reader(csvfile) 
    #去掉第一行(第一行是列名) 
    csv_header = next(csv_reader) 
    #因为csv数据中有许多行其实是同一个照片，因此需要pre_img
    pre_img = '' 
    for row in csv_reader:
        #C:/Users/Timothy/Desktop/keras-retinanet/images/test/Subset_1_450x450_001.jpg
        #只要文件名Subset_1_450x450_001
        img = row[0].split("/")[-1].split(".")[0]
        #遇到的是一张新图片
        if img != pre_img: 
            #非第一张图片,在上一个xml中写下
            if pre_img != '':
                xml_file1 = open((save_xml_dir + pre_img + '.xml'), 'a')
                xml_file1.write('')
                xml_file1.close()
        #新建xml文件
            xml_file = open((save_xml_dir + img + '.xml'), 'w')
            xml_file.write('n')
            xml_file.write('    VOC2007n')
            xml_file.write('    ' + str(img) + '.jpg' + 'n')
            xml_file.write('n')
            xml_file.write(' orgaquant n')
            xml_file.write(' organoid n')
            xml_file.write('n')
            xml_file.write('    n')
            xml_file.write('        ' + str(width) + 'n')
            xml_file.write('        ' + str(height) + 'n')
            xml_file.write('        3n')
            xml_file.write('    n')
            xml_file.write('    n')
            xml_file.close()
            pre_img = img 
        else:
            #同一张图片，只需要追加写入object
            xml_file = open((save_xml_dir + pre_img + '.xml'), 'a')
            xml_file.write('    n')
            xml_file.close()
            pre_img = img

    #最后一个xml需要写入
    xml_file1 = open((save_xml_dir + pre_img + '.xml'), 'a')
    xml_file1.write('')
    xml_file1.close()