labelImg标注的 xml格式数据如下:
在这里插入图片描述
单个xml文件数据打开如下:
在这里插入图片描述
python实现labelImg标注的 xml格式数据转换成 txt格式数据的代码xml2txt.py如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import xml.etree.ElementTree as ET

dirpath = 'raw_data/xml_raw'  # 原来存放xml文件的目录
newdir = 'raw_data/txt'                # 修改label后形成的txt目录

if not os.path.exists(newdir):
    os.makedirs(newdir)

dict_info = {'1': 0, '2': 1, '0': 2}              # 有几个 属性 填写几个label names

for fp in os.listdir(dirpath):
    if fp.endswith('.xml'):
        root = ET.parse(os.path.join(dirpath, fp)).getroot()

        xmin, ymin, xmax, ymax = 0, 0, 0, 0
        sz = root.find('size')
        width = float(sz[0].text)
        height = float(sz[1].text)
        filename = root.find('filename').text
        for child in root.findall('object'):  # 找到图片中的所有框

            sub = child.find('bndbox')  # 找到框的标注值并进行读取
            label = child.find('name').text
            label_ = dict_info.get(label)
            if label_:
                label_ = label_
            else:
                label_ = 0
            xmin = float(sub[0].text)
            ymin = float(sub[1].text)
            xmax = float(sub[2].text)
            ymax = float(sub[3].text)
            try:  # 转换成yolov3的标签格式,需要归一化到(0-1)的范围内
                x_center = (xmin + xmax) / (2 * width)
                x_center = '%.6f' % x_center
                y_center = (ymin + ymax) / (2 * height)
                y_center = '%.6f' % y_center
                w = (xmax - xmin) / width
                w = '%.6f' % w
                h = (ymax - ymin) / height
                h = '%.6f' % h
            except ZeroDivisionError:
                print(filename, '的 width有问题')
            with open(os.path.join(newdir, fp.split('.xml')[0] + '.txt'), 'a+') as f:
                f.write(' '.join([str(label_), str(x_center), str(y_center), str(w), str(h) + '\n']))
print('ok')

转换后完成如下:
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单个txt文件数据打开如下:
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转载自:https://blog.csdn.net/weixin_42812527/article/details/103719299
感谢大佬“后青春诗ing”

GitHub 加速计划 / la / labelImg
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b33f965b Adds information about Label Studio community to welcome LabelImg users 2 年前
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