关于coco128的txt转voc格式

**COCO128 TXT 转 VOC 格式**

在计算机视觉领域，COCO（Common Objects in Context）是最流行的目标检测数据集之一。然而，在使用 COCO 数据集时，我们经常需要将其转换为 VOC（Visual Object Classes）格式，以便于与其他工具或模型进行交互。在本文中，我们将介绍如何将 COCO128 TXT 格式转换为 VOC 格式。

**COCO128 TXT 格式**

首先，让我们了解一下 COCO128 TXT 格式的基本结构。每个 TXT 文件包含一系列 JSON 对象，每个对象代表一个目标检测结果。每个 JSON 对象包含以下信息：

* `image_id`：图像 ID* `category_id`：类别 ID* `bbox`：目标检测框的坐标（x, y, w, h）
* `score`：目标检测分数例如，下面是一个 COCO128 TXT 格式的示例：

{"image_id":1,"category_id":1,"bbox":[10,20,30,40],"score":0.8}
{"image_id":2,"category_id":2,"bbox":[50,60,70,80],"score":0.9}
{"image_id":3,"category_id":3,"bbox":[90,100,110,120],"score":0.7}

**VOC 格式**

接下来，让我们了解一下 VOC 格式的基本结构。每个 VOC XML 文件包含以下信息：

* `annotation`：目标检测结果集合* `size`：图像大小（width, height）
* `object`：目标检测结果例如，下面是一个 VOC 格式的示例：

<annotation>
 <size>
 <width>800</width>
 <height>600</height>
 <depth>3</depth>
 </size>
 <object>
 <name>person</name>
 <pose>Unspecified</pose>
 <truncated>0</truncated>
 <difficult>0</difficult>
 <bndbox>
 <xmin>10</xmin>
 <ymin>20</ymin>
 <xmax>30</xmax>
 <ymax>40</ymax>
 </bndbox>
 </object>
</annotation>

**转换代码**

现在，我们可以编写转换代码来将 COCO128 TXT 格式转换为 VOC 格式。下面是一个 Python 示例：

import jsondef coco_to_voc(txt_file, voc_file):
 with open(txt_file, 'r') as f:
 data = json.load(f)
 root = ET.Element('annotation')
 size = ET.SubElement(root, 'size')
 width = ET.SubElement(size, 'width')
 height = ET.SubElement(size, 'height')
 depth = ET.SubElement(size, 'depth')
 width.text = str(data['image']['width'])
 height.text = str(data['image']['height'])
 depth.text = '3'
 for obj in data['annotations']:
 object = ET.SubElement(root, 'object')
 name = ET.SubElement(object, 'name')
 name.text = data['categories'][obj['category_id']]['name']
 pose = ET.SubElement(object, 'pose')
 pose.text = 'Unspecified'
 truncated = ET.SubElement(object, 'truncated')
 truncated.text = '0'
 difficult = ET.SubElement(object, 'difficult')
 difficult.text = '0'
 bndbox = ET.SubElement(object, 'bndbox')
 xmin = ET.SubElement(bndbox, 'xmin')
 ymin = ET.SubElement(bndbox, 'ymin')
 xmax = ET.SubElement(bndbox, 'xmax')
 ymax = ET.SubElement(bndbox, 'ymax')
 xmin.text = str(obj['bbox'][0])
 ymin.text = str(obj['bbox'][1])
 xmax.text = str(obj['bbox'][2] + obj['bbox'][0])
 ymax.text = str(obj['bbox'][3] + obj['bbox'][1])
 tree = ET.ElementTree(root)
 tree.write(voc_file)

# 示例使用coco_to_voc('path/to/coco.txt', 'path/to/voc.xml')

**注释**

* `ET` 是 ElementTree 的缩写，用于创建 XML 元素。
* `root` 是 VOC XML 文件的根元素。
* `size` 是图像大小元素。
* `object` 是目标检测结果元素。
* `bndbox` 是目标检测框坐标元素。

**注意**

* 这个示例代码假设 COCO TXT 格式和 VOC 格式的 XML 文件结构相同。
* 需要根据实际情况调整转换代码以适应不同的数据集或格式。