【TensorFlow】Python解析xml文件

最近在项目中使用TensorFlow训练目标检测模型,在制作自己的数据集时使用了labelimg软件对图片进行标注,产生了VOC格式的数据,但标注生成的xml文件标签值难免会产生个别错误造成程序无法跑通,或后期有修改xml中标签值的需求,所以得使用Python代码对xml文件进行解析操作,当然也是参考了各种博客,故在此总结一下。

1. xml文件格式

由labelimg标注生成的xml文件格式如下所示,

<annotation>
<folder>images1</folder>
<filename>0.png</filename>
<path>C:\Users\White\Desktop\images1\0.png</path>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>1080</width>
<height>1920</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>box</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>345</xmin>
<ymin>673</ymin>
<xmax>475</xmax>
<ymax>825</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>box</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>609</xmin>
<ymin>1095</ymin>
<xmax>759</xmax>
<ymax>1253</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>

xml是可扩展标记语言,主要用来标记数据和定义数据类型,从结构上看,有以下特点:

只有一个根结点,其中结点中可以有属性;

一个结点由标签对组成,如<folder></folder>;

结点的标签对可以有属性,如<object  id = 0></object>;

标签对中可以存储数据,如<object  id = 0>123</object>;

结点可以相互嵌套,形成子结点,如<object  id = 0>  <name>box</name></object>;

2.xml.dom解析xml

文件对象模型(Document Object Model,简称DOM),dom在解析xml文件时一次性将整个文档加载至内存,在内存中使用树结构来保存xml文件中的标签元素和结构,同时你可以使用dom中的函数来解析获取文件信息或修改保存信息,以下为使用dom统计某个文件夹下xml文件中每类标签数量的Python代码,

#coding:utf-8
import os.path
import xml.dom.minidom class_nums = {"box": 0, "person": 0}
n = 0
xmldir = "E:\\Project\\object\\merged_xml" for xmlfile in os.listdir(xmldir):
print(xmlfile)
# 打开xml文件
dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(xmldir, xmlfile))
# 获得元素对象
root = dom.documentElement
name_length = len(root.getElementsByTagName('name'))
# 获取标签对name之间的值
for i in range(name_length):
key = str(root.getElementsByTagName('name')[i].firstChild.data)
#print(key)
if key in class_nums.keys():
class_nums[key] += 1
# print('node', root.getElementsByTagName('filename')[0].firstChild.data)
# print('node', filename.firstChild.data)
n += 1
print('processed file number is ', n)
for key in class_nums:
print(key, ':', class_nums[key])

1. 导入Python中的xml.dom文件解析模块

import xml.dom.minidom

2. 获取dom对象和结点:xml.dom.minidom是Python用于处理xml文件的模块,其具有函数xml.dom.minidom.parse()

dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(xmldir, xmlfile))

该函数传入xml文件的路径和文件名的字符串,用于打开一个xml文件,并得到dom文档树,并通过documentElement得到根结点,

root = dom.documentElement

name_length = len(root.getElementsByTagName('name'))

如果我们知道结点的名称,可以通过root.getElementsByTagName('  ')来获得所有名称等于传入字符串的结点,并可以通过索引来获得相同名称的不同结点,如下所示,

name0 = root.getElementsByTagName('name')[0]

name1 = root.getElementsByTagName('name')[1]

4. 获取标签对之间的数据:firstChild 属性返回被选节点的第一个子节点,.data表示获取该节点的数据。

 key = str(root.getElementsByTagName('name')[i].firstChild.data)

5. 补充:获取标签的属性值getAttribute(),以前面的<object  id = 0>123</object>为例,

objectlist = root.getElementsByTagName('object')
object0 = objectlist[0]
id0=object0.getAttribute("id")

3.xml.etree.ElementTree解析xml

ElementTree也是处理xml文件的模块,其具有两种类型,python实现型的xml.etree.ElementTree和c语言实现型的xml.etree.cElementTree,后者比前者的速度更快,内存消耗更少。以下为将xml文件转换为CSV文件的代码示例,

#coding:utf-8
import os
import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET def xml_to_csv(path):
xml_list = []
for xml_file in glob.glob(path + '/*.xml'):
#返回解析树
tree = ET.parse(xml_file)
#获取根节点
root = tree.getroot()
# print(root)
# 根据标签名查找root下的所有标签,并获取其值
print(root.find('filename').text)
#对所有目标进行解析
for member in root.findall('object'):
value = (root.find('filename').text,
int(root.find('size')[0].text), #width
int(root.find('size')[1].text), #height
member[0].text, #object name
int(member[4][0].text), #xmin
int(float(member[4][1].text)), #ymin
int(member[4][2].text), #xmax
int(member[4][3].text) #ymax
)
xml_list.append(value)
column_name = ['filename', 'width', 'height', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
#pandas创建带列名的二维数据表
xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name)
return xml_df

1.首先导入解析模块,

import xml.etree.ElementTree as ET

2. 返回解析树和获取根节点,

#返回解析树
tree = ET.parse(xml_file)
#获取根节点
root = tree.getroot()

3. 可以通过根节点root可以遍历下一层的节点,.tag和.attrib可以获取标签名和标签属性,.text获取标签中的值,

for rootChild in root:
print( 'tagname:', rootChild.tag, 'attribute:', rootChild.attrib, 'value:', rootChild.text)

4. 可以使用下标访问各层节点,

int(member[4][0].text),  #xmin
int(float(member[4][1].text)), #ymin

5. 使用findall()查找所有相同标签名的标签,

#根据标签名查找root下的所有标签
objectList = root.findall("object")

6.通过set和get来修改标签属性名,

object0 = root.findall('object')[0]
id = object0.get('id')
object0.set('id', 111)
id2 = object0.get('id')
print (id, id2)

4. 其他解析方式

  还可以通过xml.sax模块来解析xml,但前两者已经足够应付大部分需求,在这里就不展开介绍了。

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