python之json文件转xml文件案例讲解

json文件格式

这是yolov4模型跑出来的检测结果result.json

下面是截取的一张图的检测结果

{
 "frame_id":1, #图片的序号
 "filename":"/media/wuzhou/Gap/rgb-piglet/test/00000000.jpg", #图片的路径
 "objects": [ #该图中所有的目标:目标类别、目标名称、归一化的框的坐标(xywh格式)、置信度
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.750913, "center_y":0.402691, "width":0.038380, "height":0.193304}, "confidence":0.995435},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.764775, "center_y":0.199255, "width":0.049979, "height":0.130169}, "confidence":0.994495},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.560050, "center_y":0.482614, "width":0.036331, "height":0.166377}, "confidence":0.994460},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.710756, "center_y":0.406446, "width":0.041782, "height":0.191297}, "confidence":0.993540},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.638335, "center_y":0.238725, "width":0.107689, "height":0.092282}, "confidence":0.992926},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.780232, "center_y":0.448454, "width":0.041550, "height":0.179540}, "confidence":0.990020},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.563412, "center_y":0.350035, "width":0.103184, "height":0.059460}, "confidence":0.979756},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.522591, "center_y":0.195170, "width":0.083014, "height":0.071478}, "confidence":0.970642},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.658721, "center_y":0.154640, "width":0.103852, "height":0.055686}, "confidence":0.967082},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.537660, "center_y":0.256810, "width":0.101619, "height":0.095211}, "confidence":0.918135},
  {"class_id":0, "name":"pp", "relative_coordinates":{"center_x":0.528618, "center_y":0.481005, "width":0.033226, "height":0.177723}, "confidence":0.310291}
 ]
},

完整代码

代码需要指定图片的路径,例如 file_dir = "H:/rgb-piglet/five/test"
注意:result.json文件要跟图片放一起

代码生成的xml与图片在同一个路径下

import json
import time
import os
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

'''人为构造xml文件的格式'''
out0 ='''<annotation>
    <folder>%(folder)s</folder>
    <filename>%(name)s</filename>
    <path>%(path)s</path>
    <source>
        <database>None</database>
    </source>
    <size>
        <width>%(width)d</width>
        <height>%(height)d</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
'''
out1 = '''    <object>
        <name>%(class)s</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>%(xmin)d</xmin>
            <ymin>%(ymin)d</ymin>
            <xmax>%(xmax)d</xmax>
            <ymax>%(ymax)d</ymax>
        </bndbox>
    </object>
'''

out2 = '''</annotation>
'''

def read_json(json_dir):
    with open(json_dir,"r") as f:
        data = json.load(f)
        print(type(data),len(data),type(data[0]),data[0]['frame_id'])
    return data

'''txt转xml函数'''
def translate(fdir,lists):
    source = {}
    label = {}
    data = read_json(fdir+"/result.json")
    k = 0
    for jpg in lists:
        print(jpg)
        if jpg[-4:] == '.jpg':
            image= cv2.imread(jpg)#路径不能有中文
            h,w,_ = image.shape #图片大小

            fxml = jpg.replace('.jpg','.xml')
            fxml = open(fxml, 'w');
            imgfile = jpg.split('/')[-1]
            source['name'] = imgfile
            source['path'] = jpg
            source['folder'] = os.path.basename(fdir)

            source['width'] = w
            source['height'] = h

            fxml.write(out0 % source)

            for obj in data[k]["objects"]:
                label['class'] = obj["class_id"]
                box = obj["relative_coordinates"]

                '''把txt上的数字(归一化)转成xml上框的坐标'''
                xmin = float(box["center_x"] - 0.5*box["width"])*w
                ymin = float(box["center_y"] - 0.5*box["height"])*h
                xmax = float(xmin + box["width"]*w)
                ymax = float(ymin + box["height"]*h)

                label['xmin'] = xmin
                label['ymin'] = ymin
                label['xmax'] = xmax
                label['ymax'] = ymax

                fxml.write(out1 % label)

            k = k+1
            fxml.write(out2)

if __name__ == '__main__':
    file_dir = "H:/rgb-piglet/five/test"
    lists=[]
    for i in os.listdir(file_dir):
        if i[-3:]=='jpg':
            lists.append(file_dir+'/'+i)
    #print(lists)
    translate(file_dir,lists)
    print('---------------Done!!!--------------')

到此这篇关于python之json文件转xml文件案例讲解的文章就介绍到这了,更多相关python之json文件转xml内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python常用配置文件ini、json、yaml读写总结

    本文参考文章,出于学习目的,写本文. 开发项目时,为了维护一些经常需要变更的数据,比如数据库的连接信息.请求的url.测试数据等,需要将这些数据写入配置文件,将数据和代码分离,只需要修改配置文件的参数,就可以快速完成环境的切换或者测试数据的更新,常用的配置文件格式有ini.json.yaml等,下面简单给大家介绍下,Python如何读写这几种格式的文件. 1.ini格式 ini 即 Initialize ,是Windows中常用的配置文件格式,结构比较简单,主要由节(Section).键(key

  • python 存储json数据的操作

    本篇我们将学习简单的json数据的存储 首先我们需要引入json模块: import json 这里我们模拟一个常见常见,我们让用户输入用户名.密码,在密码输入完成后提示用户再次输入密码来确认自己的输入,如果两次密码一致,那么我们将用户名和密码以json格式写入文件,否则提示用户再次输入密码. name = input("please enter your name:") password = input("please enter your password:")

  • Python中json.load()和json.loads()有哪些区别

    一.图解 json.loads():解析一个有效的JSON字符串并将其转换为Python字典 json.load():从一个文件读取JSON类型的数据,然后转转换成Python字典 二.json.loads()用法 1.例子 import json data = { "name": "Satyam kumar", "place": "patna", "skills": [ "Raspberry p

  • Python如何把不同类型数据的json序列化

    现代网络应用Web APP或大型网站的后台一般只有一个,然后客户端却是各种各样的(iOS, android, 浏览器), 而且客户端的开发语言很可能与后台的开发语言不一样.这时我们需要后台能够提供可以跨平台跨语言的一种标准的数据交换格式供前后端沟通(这就是Web API的作用).如今大家最常用的跨平台跨语言数据交换格式就是JSON(JavaScript Object Notation)了.JSON是一种文本序列化格式(它输出的是unicode文件,大多数时候会被编码为utf-8),人们很容易进行

  • Python中json.dumps()函数的使用解析

    json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'myname', 'age' : 100, } json_str = json.dumps(data) json库的一些用法 方法 作用 json.dumps() 将python对象编码成Json字符串 json.loads() 将Json字符串解码成python对象 json.dump() 将python中的对象转化成json储存到文件中 json.load() 将文件中

  • Python中rapidjson参数校验实现

    目录 前言 rapidjson简介和安装 rapidjson基本使用 dumps() 方法 skipkeys ensure_ascii sort_keys dump()方法 Validator class 前言 在使用Django框架开发前后端分离的项目时,通常需要对前端传递过来的参数进行校验,校验的方式有多种,可以使用drf进行校验,也可以使用json进行校验,本文介绍在Python中rapidjson的基本使用以及如何进行参数校验. rapidjson简介和安装 rapidjson是一个性能

  • python之json文件转xml文件案例讲解

    json文件格式 这是yolov4模型跑出来的检测结果result.json 下面是截取的一张图的检测结果 { "frame_id":1, #图片的序号 "filename":"/media/wuzhou/Gap/rgb-piglet/test/00000000.jpg", #图片的路径 "objects": [ #该图中所有的目标:目标类别.目标名称.归一化的框的坐标(xywh格式).置信度 {"class_id&

  • Python使用sax模块解析XML文件示例

    本文实例讲述了Python使用sax模块解析XML文件.分享给大家供大家参考,具体如下: XML样例: <?xml version="1.0"?> <collection shelf="New Arrivals"> <movie title="Enemy Behind"> <type>War, Thriller</type> <format>DVD</format>

  • Python之根据输入参数计算结果案例讲解

    一.问题描述 define function,calculate the input parameters and return the result. 数据存放在 txt 里,为 10 行 10 列的矩阵. 编写一个函数,传入参数:文件路径.第一个数据行列索引.第二个数据行列索引和运算符. 返回计算结果 如果没有传入文件路径,随机生成 10*10 的值的范围在 [6, 66] 之间的随机整数数组存入 txt 以供后续读取数据和测试. 二.Python程序 导入需要的依赖库和日志输出配置 # -

  • 怎样打开XML文件?xml文件如何打开?

    可扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. XML是标准通用标记语言 (SGML) 的子集,非常适合 Web 传输.XML 提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据. 格式特性 XML与Access,Oracle和SQL Server等数据库不同,数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力,例如:数据索引.排序.查

  • Python批量将csv文件转化成xml文件的实例

    一.前言 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列,通常都是纯文本文件. 可扩展标记语言,标准通用标记语言的子集,简称XML.是一种用

  • 基于Python的接口自动化读写excel文件的方法

    引言 使用python进行接口测试时常常需要接口用例测试数据.断言接口功能.验证接口响应状态等,如果大量的接口测试用例脚本都将接口测试用例数据写在脚本文件中,这样写出来整个接口测试用例脚本代码将看起来很冗余和难以清晰的阅读以及维护,试想如果所有的接口测试数据都写在代码中,接口参数或者测试数据需要修改,那不得每个代码文件都要一一改动?.因此,这种不高效的模式不是我们想要的.所以,在自动化测试中就有个重要的思想:测试数据和测试脚本分离,也就是测试脚本只有一份,其中需要输入数据的地方会用变量来代替,然

  • Android平台基于Pull方式对XML文件解析与写入方法详解

    本文详细讲述了Android平台基于Pull方式对XML文件解析与写入方法.分享给大家供大家参考,具体如下: XML技术在跨平台的情况下的数据交互中得到了广泛的应用,假如我们需要开发一个Android应用程序,需要同服务器端进行数据交互,通过XML文件可以很方便的在Android平台和服务器之间进行数据传输,具体实现涉及到对XML文件进行解析及写入的技术.本文实现在Android平台上基于Pull方式对XML文件解析的技术. XmlPullParser是一个Java实现的开源API包(源码下载地

  • 用C#把文件转换为XML的代码

    using System; using System.Drawing; using System.Collections; using System.ComponentModel; using System.Windows.Forms; using System.IO; using System.Xml;  namespace MyWindows { /**//// <summary> /// 这个示例演示如何把Office文件编码为xml文件以及如何把生成的xml文件转换成Office文件

  • C#实现将文件转换为XML的方法

    本文实例讲述了C#实现将文件转换为XML的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: using System; using System.Drawing; using System.Collections; using System.ComponentModel; using System.Windows.Forms; using System.IO; using System.Xml; namespace MyWindows { /// <summary> /// 这个示例演示如何把Offic

  • Python读取VOC中的xml目标框实例

    代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # get annotation object bndbox location import os import cv2 try: import xml.etree.cElementTree as ET #解析xml的c语言版的模块 except ImportError: import xml.etree.ElementTree as ET ##get object annotation bndbox l

随机推荐