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【目标检测标签转换工具】YOLO 格式与 Pascal VOC XML 格式的互转详解（含完整代码）

news 来源：原创 2025/8/13 14:55:25

一、写在前面：为什么需要标签格式转换？

在目标检测任务中，不同的模型和标注工具使用的标签格式常常不同：

  • YOLO 系列（YOLOv5/v8） 使用的是 .txt 格式，每行为一个目标，记录相对归一化的位置信息；

  • Faster R-CNN、SSD、RetinaNet 等 模型常使用 Pascal VOC 格式（.xml 文件）；

  • 而像 LabelImg、CVAT 等标注工具 默认生成的就是 Pascal VOC 或 COCO 格式。

这就带来了一个常见需求：在模型训练、标注、评估之间自由切换格式，提高数据复用效率！

因此，本文提供 YOLO ↔ Pascal VOC 的双向转换工具代码，并详细说明使用流程、格式说明及代码实现，助你轻松完成数据迁移与模型切换。

二、YOLO 格式与 Pascal VOC 格式简介

YOLO 标签格式（每张图一个 .txt 文件）：

每一行一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

其中：

  • class_id 为类别 ID，从 0 开始；

  • x_center, y_center 为目标中心点坐标（相对图像宽高归一化）；

  • width, height 也为相对值。

示例：

1 0.521 0.637 0.221 0.340

Pascal VOC 标签格式（每张图一个 .xml 文件）：

结构化 XML 文件，包含图像尺寸与每个目标的 <object> 标签，坐标使用的是绝对像素值。

<annotation><folder>VOC2007</folder><filename>example.jpg</filename><size><width>1920</width><height>1080</height><depth>3</depth></size><object><name>Spalling</name><bndbox><xmin>480</xmin><ymin>360</ymin><xmax>920</xmax><ymax>880</ymax></bndbox></object>
</annotation>

⚙️ 三、YOLO ➡ Pascal VOC XML 转换

我们将 YOLO 中的中心点+宽高形式的标注转换为 Pascal VOC 格式的绝对坐标（xmin, ymin, xmax, ymax）。

完整代码如下：

import os
import glob
from PIL import Imagedef convert_yolo_to_voc(yolo_dir, image_dir, output_dir, class_names, img_ext=".jpg"):os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)image_list = glob.glob(os.path.join(image_dir, f"*{img_ext}"))print(f"Found {len(image_list)} images.")for idx, image_path in enumerate(image_list):image_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]label_path = os.path.join(yolo_dir, image_name + ".txt")xml_path = os.path.join(output_dir, image_name + ".xml")# 读取图像尺寸try:image = Image.open(image_path)w, h = image.sizeexcept Exception as e:print(f"Error reading image {image_path}: {e}")continue# 写入 XML 文件头部with open(xml_path, 'w') as xml_file:xml_file.write('<annotation>\n')xml_file.write(f'    <folder>VOC2007</folder>\n')xml_file.write(f'    <filename>{image_name + img_ext}</filename>\n')xml_file.write('    <size>\n')xml_file.write(f'        <width>{w}</width>\n')xml_file.write(f'        <height>{h}</height>\n')xml_file.write('        <depth>3</depth>\n')xml_file.write('    </size>\n')if os.path.exists(label_path):with open(label_path, 'r') as f:lines = f.read().splitlines()for line in lines:spt = line.strip().split()if len(spt) != 5:continue  # 非标准行跳过class_id = int(spt[0])if class_id >= len(class_names):print(f"Warning: class_id {class_id} out of range in {label_path}")continuename = class_names[class_id]xc, yc, bw, bh = map(float, spt[1:])xmin = int((xc - bw / 2) * w)ymin = int((yc - bh / 2) * h)xmax = int((xc + bw / 2) * w)ymax = int((yc + bh / 2) * h)xml_file.write('    <object>\n')xml_file.write(f'        <name>{name}</name>\n')xml_file.write('        <pose>Unspecified</pose>\n')xml_file.write('        <truncated>0</truncated>\n')xml_file.write('        <difficult>0</difficult>\n')xml_file.write('        <bndbox>\n')xml_file.write(f'            <xmin>{xmin}</xmin>\n')xml_file.write(f'            <ymin>{ymin}</ymin>\n')xml_file.write(f'            <xmax>{xmax}</xmax>\n')xml_file.write(f'            <ymax>{ymax}</ymax>\n')xml_file.write('        </bndbox>\n')xml_file.write('    </object>\n')xml_file.write('</annotation>\n')if (idx + 1) % 100 == 0:print(f"Processed {idx+1}/{len(image_list)} images.")print("All YOLO labels converted to VOC XML.")# 示例调用：
if __name__ == "__main__":yolo_label_dir = "Rail/test/labels"image_dir = "Rail/test/images"output_xml_dir = "Annotations"class_names = ['Spalling', 'Wheel Burn', 'Squat', 'Corrugation']convert_yolo_to_voc(yolo_label_dir, image_dir, output_xml_dir, class_names)

注意事项：

  • 自动读取图像尺寸；

  • 支持批量处理；

  • 会自动创建 XML 存储目录。

⚙️ 四、Pascal VOC XML ➡ YOLO 转换

本部分代码将 Pascal VOC 格式中的 <bndbox> 绝对坐标转换为 YOLO 所需的相对归一化格式。

完整代码如下：

import os
import glob
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Imagedef convert_voc_to_yolo(xml_dir, image_dir, output_dir, class_names, img_ext=".jpg"):os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)xml_list = glob.glob(os.path.join(xml_dir, "*.xml"))print(f"Found {len(xml_list)} XML files.")for idx, xml_path in enumerate(xml_list):tree = ET.parse(xml_path)root = tree.getroot()image_name = root.find('filename').textname_base = os.path.splitext(image_name)[0]img_path = os.path.join(image_dir, name_base + img_ext)txt_path = os.path.join(output_dir, name_base + ".txt")# 获取图像宽高try:image = Image.open(img_path)w, h = image.sizeexcept Exception as e:print(f"Error reading image {img_path}: {e}")continuewith open(txt_path, 'w') as f_out:for obj in root.findall('object'):cls_name = obj.find('name').textif cls_name not in class_names:print(f"Warning: class name {cls_name} not in list.")continuecls_id = class_names.index(cls_name)bbox = obj.find('bndbox')xmin = int(float(bbox.find('xmin').text))ymin = int(float(bbox.find('ymin').text))xmax = int(float(bbox.find('xmax').text))ymax = int(float(bbox.find('ymax').text))# 转为YOLO格式：中心点 + 宽高，归一化x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / wy_center = (ymin + ymax) / 2.0 / hbox_width = (xmax - xmin) / wbox_height = (ymax - ymin) / hf_out.write(f"{cls_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {box_width:.6f} {box_height:.6f}\n")if (idx + 1) % 100 == 0:print(f"Processed {idx+1}/{len(xml_list)} annotations.")print(" All VOC XML annotations converted to YOLO format.")# 示例调用：
if __name__ == "__main__":voc_xml_dir = "/Annotations"image_dir = "/test/images"output_yolo_dir = "/test/labels_converted"class_names = ['Spalling', 'Wheel Burn', 'Squat', 'Corrugation']convert_voc_to_yolo(voc_xml_dir, image_dir, output_yolo_dir, class_names)

注意事项：

  • 自动读取图像尺寸用于归一化；

  • 支持自定义类别名列表；

  • 会跳过无效标签或未知类别。

五、实际调用示例（适配你的项目路径）

if __name__ == "__main__":class_names = ['Spalling', 'Wheel Burn', 'Squat', 'Corrugation']# YOLO → XMLconvert_yolo_to_voc(yolo_dir="Rail/test/labels",image_dir="Rail/test/images",output_dir="Annotations",class_names=class_names)# XML → YOLOconvert_voc_to_yolo(xml_dir="Annotations",image_dir="Rail/test/images",output_dir="Rail/test/labels_converted",class_names=class_names)

六、总结

通过本文，你可以轻松实现：

  • YOLO 格式转 VOC XML，用于模型评估或可视化工具（如 LabelImg）；

  • Pascal VOC XML 转 YOLO 格式，用于 YOLO 系列训练和部署；

  • 批量处理、自定义类别、路径自动化，适配多种检测任务。

数据预处理的质量，直接决定模型训练的效果，掌握格式转换是深度学习项目中必不可少的基本功！

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编程日记 2025/8/9 12:48:49

【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 — PDF Kit

1.问题描述&#xff1a; 预览PDF文件&#xff0c;文档上所描述的loadDocument接口&#xff0c;可以返回文件的状态&#xff0c;并无法实现PDF的预览&#xff0c;是否有能预览PDF相关接口&#xff1f; 解决方案&#xff1a; 1、执行loadDocument进行加载PDF文件后&#xff0c…...

编程日记 2025/8/9 12:48:47

Spring Boot 3 + Undertow 服务器优化配置

优化背景 当你的application需要支持瞬时高并发的时候&#xff0c;tomcat已经不在是最优的选择&#xff0c;我们可以改为Undertow&#xff0c;并对其进行优化。 Undertow 是一个轻量级的、高性能的Java Web 服务器&#xff0c;由JBoss 开发并开源。它是基于非阻塞&#xff08;…...

编程日记 2025/8/9 12:48:45

网易游戏 Flink 云原生实践

摘要&#xff1a;本文整理自网易游戏实时计算&数据湖平台负责人林小铂老师和网易游戏大数据开发工程师陈宇智老师&#xff0c;在Flink Forward Asia 2024 云原生专场的分享。主要分为四个部分&#xff1a; 1、背景 2、架构演进 3、实践挑战 4、总结和展望 01.背景 Flink 在…...

编程日记 2025/8/9 12:48:43

使用迁移学习的自动驾驶汽车信息物理系统安全策略

信息物理系统 (CPS) 是一种新兴系统，它通过信息通信基础设施，实现控制系统、传感器、执行器和周围环境等物理组件之间有效的实时通信与协作 (C&C)。自动驾驶汽车 (AV) 是大量采用 CPS 方法的领域之一，旨在通过降低能源消耗和空气污染来改善智慧城市中的人们生活。因此，…...

编程日记 2025/8/9 12:48:41

《算法导论(第4版)》阅读笔记：p11-p13

《算法导论(第4版)》学习第 8 天&#xff0c;p11-p13 总结&#xff0c;总计 3 页。 一、技术总结 无。 二、英语总结(生词&#xff1a;2) 1.precious (1)precious: pretium(“value, worth, price”) adj. of great value(宝贵&#xff0c;珍贵)。 (2)示例 Computing t…...

编程日记 2025/8/9 16:50:02

Qt 编译 sqldrivers之psql

编译postgres pgsql驱动 下载驱动源码修改配置文件编译 下载驱动源码 // 源代码下载 https://download.qt.io/archive/qt/5.15/5.15.2/submodules/驱动目录:qtbase-everywhere-src-5.15.2\src\plugins\sqldrivers 修改配置文件 打开pro文件 右键点击添加库 此处的为debu…...

编程日记 2025/8/9 14:55:04

查看单元测试覆盖率

文章目录 1、POM文件配置2、编写单元测试3、执行单元测试4、查看单元测试覆盖率 1、POM文件配置 pom文件配置jacoco插件 <!-- 生成JaCoCo覆盖率数据插件 --> <plugin><groupId>org.jacoco</groupId><artifactId>jacoco-maven-plugin</artif…...

编程日记 2025/8/9 14:55:02

ASP.NET Core 中实现 Markdown 渲染中间件

文章目录 前言一、核心功能二、实现步骤1&#xff09;安装依赖包2&#xff09;创建中间件类3&#xff09;中间件扩展方法4&#xff09;在Program.cs配置5&#xff09;模板文件示例6&#xff09;*.md文件示例7&#xff09;缓存优化8&#xff09;使用示例 三、注意事项总结 前言 …...

编程日记 2025/8/9 14:55:00