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文章目录
- 一、xml文件
- 1.1 什么是 XML？
- 1.2XML 和 HTML 之间的差异
- 1.3XML 不会做任何事情
- 1.4通过 XML 您可以发明自己的标签
- 1.5XML 不是对 HTML 的替代
- 1.6XML 无所不在
- 二、json文件
- 基本的JSON结构体类型（共享部分）
- 三、转COCO数据集
- 3.1 info
- 3.2 licenses
- 3.3 Image
- 3.4 categories
- 3.5 annotations
- 四、组装coco
- 4.1定义大项集合
- 4.2 遍历组装
- 五、保存标注文件
- 为什么JSON比XML更受欢迎
一、xml文件
XML 被设计用来传输和存储数据。
HTML 被设计用来显示数据。
XML 指可扩展标记语言（eXtensible Markup Language）。
可扩展标记语言（英语：Extensible Markup Language，简称：XML）是一种标记语言，是从标准通用标记语言（SGML）中简化修改出来的。它主要用到的有可扩展标记语言、可扩展样式语言（XSL）、XBRL和XPath等。
1.1 什么是 XML？
- XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language）。
- XML 是一种很像HTML的标记语言。
- XML 的设计宗旨是传输数据，而不是显示数据。
- XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签。
- XML 被设计为具有自我描述性。
- XML 是 W3C 的推荐标准。
1.2XML 和 HTML 之间的差异
XML 不是 HTML 的替代。
XML 和 HTML 为不同的目的而设计：
- XML 被设计用来传输和存储数据，其焦点是数据的内容。
- HTML 被设计用来显示数据，其焦点是数据的外观。
HTML 旨在显示信息，而 XML 旨在传输信息。
1.3XML 不会做任何事情
也许这有点难以理解，但是 XML 不会做任何事情。XML 被设计用来结构化、存储以及传输信息。
下面实例是 Jani 写给 Tove 的便签，存储为 XML：
<note>
<to>Tove</to>
<from>Jani</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don't forget me this weekend!</body>
</note>
上面的这条便签具有自我描述性。它包含了发送者和接受者的信息，同时拥有标题以及消息主体。
但是，这个 XML 文档仍然没有做任何事情。它仅仅是包装在 XML 标签中的纯粹的信息。我们需要编写软件或者程序，才能传送、接收和显示出这个文档。
1.4通过 XML 您可以发明自己的标签
上面实例中的标签没有在任何 XML 标准中定义过（比如 和 ）。这些标签是由 XML 文档的创作者发明的。
这是因为 XML 语言没有预定义的标签。
HTML 中使用的标签都是预定义的。HTML 文档只能使用在 HTML 标准中定义过的标签（如< p > 、 < h1 >等等）。
XML 允许创作者定义自己的标签和自己的文档结构。
1.5XML 不是对 HTML 的替代
XML 是对 HTML 的补充。
XML 不会替代 HTML，理解这一点很重要。在大多数 Web 应用程序中，XML 用于传输数据，而 HTML 用于格式化并显示数据。
对 XML 最好的描述是：
XML 是独立于软件和硬件的信息传输工具。
1.6XML 无所不在
目前，XML 在 Web 中起到的作用不会亚于一直作为 Web 基石的 HTML。
XML 是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具。
二、json文件
JSON是全称为JavaScript Object Notation，是一种有条理，易于访问的存储信息的方法。它为我们提供了一个可读的数据集合，我们可以通过合理的方式来访问这些数据。JSON文件可以存储简单的数据结构和对象。JSON文件在许多不同的编程API中都被支持。如今，JSON已被用于许多Web应用程序来进行数据交换，并且它们实际上不会在硬盘驱动器上保存“.JSON”文件，可以在互联网连接的计算机之间进行数据交换。某些应用程序允许用户将其保存在“.JSON”文件中
提到json，我们首先应该想到的是COCO格式的数据集。
COCO的 全称是Common Objects in COntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像，其使用了亚马逊的Mechanical Turk（AMT）。
COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型：object instances（目标实例）, object keypoints（目标上的关键点）, 和image captions（看图说话），使用JSON文件存储。
基本的JSON结构体类型（共享部分）
object instances（目标实例）、object keypoints（目标上的关键点）、image captions（看图说话）这3种类型共享这些基本类型：info、image、license。而annotation类型则呈现出了多态：
{"info": info, # dict"licenses": [license], # list ，内部是dict"images": [image], # list ，内部是dict"annotations": [annotation], # list ，内部是dict"categories": # list ，内部是dict
}info{ # 数据集信息描述"description": str, # 数据集描述"url": str, # 下载地址"version": str, # 版本"year": int, # 年份"contributor": str, # 提供者"date_created": str # 数据创建日期},license{"id": int,"name": str,"url": str,
}
image{"id": int,# 图片的ID编号（每张图片ID是唯一的）"width": int,# 宽"height": int,# 高"file_name": str,# 图片名"license": int,"flickr_url": str,# flickr网路地址"coco_url": str,"date_captured": datetime,# 数据获取日期
}
三、转COCO数据集
# 定义coco集合
coco=dict()
3.1 info
info类型，比如一个info类型的实例
{"info": info,"licenses": [license],"images": [image],#数组元素的数量等同于划入训练集（或者测试集）的图片的数量；"annotations": [annotation],#数组元素的数量等同于训练集（或者测试集）中bounding box的数量；"categories": [category]
}
info={"description":"This is stable 1.0 version of the 2014 MS COCO dataset.","url":"http:\/\/mscoco.org","version":"1.0","year":2014,"contributor":"Microsoft COCO group","date_created":"2022-12-26"
}
# 定义coco的info部分，并加入coco集合info={"description":"This is stable 1.0 version of the 2014 MS COCO dataset.","url":"http:\/\/mscoco.org","version":"1.0","year":2014,"contributor":"Microsoft COCO group","date_created":"2022-12-26"
}
coco['info']=info
3.2 licenses
licenses是包含多个license实例的数组，对于一个license类型的实例
license{"id": int,"name": str,"url": str,
}
例如
licenses={"url":"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-sa\/2.0\/","id":1,"name":"Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
}
license跟图像id有关，定义函数如下：
def generate_license(image_id):license = {"url": "http:\/\/goingtodo.cn\/licenses\/","id": image_id,"name": "nothing just awsome License"}return license
3.3 Image
Images是包含多个image实例的数组，对于一个image类型的实例：
image{"id": int,# 图片的ID编号（每张图片ID是唯一的）"width": int,# 宽"height": int,# 高"file_name": str,# 图片名"license": int,"flickr_url": str,# flickr网路地址"coco_url": str,"date_captured": datetime,# 数据获取日期
}
Image跟图像id以及图片尺寸有关，定义函数如下：
import cv2def image_info(image_name, image_id):# img = cv2.imread(image_name)# 加入相对路径img = cv2.imread(os.path.join('data/train/imgs', image_name))image_info = {"id": image_id, # 图片的ID编号（每张图片ID是唯一的）"width": img.shape[1], # 宽"height": img.shape[0], # 高"file_name": image_name, # 图片名"license": "awsome license","flickr_url": "no url", # flickr网路地址"coco_url": "no url","date_captured": "2022-12-26" # 数据获取日期}return image_info
3.4 categories
categories是一个包含多个category实例的数组，而category结构体描述如下：
"categories":{ # 类别描述"id": int,# 类对应的id （0 默认为背景）"name": str, # 子类别"supercategory": str,# 主类别
}
从instances_val2017.json文件中摘出的2个category实例如下所示：
{"supercategory": "person","id": 1,"name": "person"
},
{"supercategory": "vehicle","id": 2,"name": "bicycle"
}
categories跟图像id有关
def generate_categories(image_id):cat = {"supercategory": "table","id": image_id,"name": "table","keypoints": ['lb', 'lt' , 'rt' , 'rb'],"skeleton": [[1,2],[2,3],[3,4],[4,1]]}return cat
3.5 annotations
annotation{"id": int, # int 图片中每个被标记物体的id编号"image_id": int, # int 该物体所在图片的编号"category_id": int,# int 被标记物体的类别id编号"segmentation": RLE or [polygon],#分割区域的坐标,对象的边界点（边界多边形）"area": float,# float 被检测物体的面积"bbox": [x,y,width,height],# 目标检测框的坐标信息"iscrowd": 0 or 1,# 0 or 1 目标是否被遮盖，默认为0
}
这个类型中的annotation结构体包含了Object Instance中annotation结构体的所有字段，再加上2个额外的字段。
新增的keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是category中keypoints的总数量。每一个keypoint是一个长度为3的数组，第一和第二个元素分别是x和y坐标值，第三个元素是个标志位v，v为0时表示这个关键点没有标注（这种情况下x=y=v=0），v为1时表示这个关键点标注了但是不可见（被遮挡了），v为2时表示这个关键点标注了同时也可见。
num_keypoints表示这个目标上被标注的关键点的数量（v>0），比较小的目标上可能就无法标注关键点。
annotation{"keypoints": [x1,y1,v1,...],"num_keypoints": int,"id": int,"image_id": int,"category_id": int,"segmentation": RLE or [polygon],"area": float,"bbox": [x,y,width,height],"iscrowd": 0 or 1,
}
此次需要的数据如下：
- bbox
- keypoints
四、组装coco
前面定义了coco集合，加入了info，现在组装其他数据，主要有：
- license
- image
- annotation
4.1定义大项集合
coco['images'] = []
coco['annotations'] = []
coco['categories'] = []
coco['licenses'] = []
4.2 遍历组装
info前面已经组装了，现在组装其他部分：
- images
- categories
- licenses
- annotations
- 目标检测
- 关键点
# 遍历组装
ii=0for i in json_data.keys():image_temp=dict()# 1.coco['images']信息组装# 获取图片信息# print(i, ii)image_info_some = image_info(image_name=i, image_id=ii)# 添加到 coco['images'] 数组coco['images'].append(image_info_some)# 2.coco['images']信息组装# 类别信息获取cat_info=generate_categories(image_id=ii)# 添加到 coco['categories'] 数组coco['categories'].append(cat_info)# 3.coco['licenses'] 信息组装# 版权信息获取lic_info=generate_license(image_id=ii)# 添加到 coco['licenses'] 数组coco['licenses'].append(lic_info)# 4.coco['annotations'] 信息组装# 标注信息集合定义 annotation_temp=dict()# 4.1 annotations公共部分信息# 标注id信息annotation_temp['id']=ii# 图像idannotation_temp['image_id']=ii# 关键点个数 4个，上下左右 annotation_temp['num_keypoints']=4# 0好像是背景annotation_temp['category_id']=1image_anno= json_data[i][0]# 4.2 annotations目标检测部分# bbox，目标检测框的坐标信息，一张图只有一个表格，所以就这样了。# print(image_anno)# [{'box': [987, 2135, 2343, 2550], 'lb': [987, 2542], 'lt': [1029, 2135], 'rt': [2264, 2139], 'rb': [2343, 2550]}]annotation_temp['bbox']=image_anno['box']# 0 or 1 目标是否被遮盖，默认为0annotation_temp['iscrowd']=0# 被标记物体的类别id编号# 4.3 annotations关键点部分部分# 新增的keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是category中keypoints的总数量。# 每一个keypoint是一个长度为3的数组，第一和第二个元素分别是x和y坐标值，第三个元素是个标志位v，v为0时表示这个关键点没有标注（这种情况下x=y=v=0），v为1时表示这个关键点标注了但是不可见（被遮挡了），v为2时表示这个关键点标注了同时也可见。keypoints=[image_anno['lb'][0],image_anno['lb'][1],2, image_anno['lt'][0],image_anno['lt'][1],2,image_anno['rt'][0],image_anno['rt'][1],2,image_anno['rb'][0],image_anno['rb'][1],2]# 加入annotation标注集合annotation_temp['keypoints']=keypointscoco['annotations'].append(annotation_temp)ii=ii+1
五、保存标注文件
import jsonff = open('table_keypoints_val2017.json', 'w')
ff.write(json.dumps(coco, ensure_ascii=False ) + '\n')
ff.close()
参考文章表格关键点检测之COCO数据集转换
为什么JSON比XML更受欢迎
JSON和XML完全是两种不同的数据格式。都是在Web中用于数据交换目的。与XML相比，放置java脚本或JSON Object Notation是一种更轻量级的数据交换格式。而且XML使用了大量的开始和结束标记，而JSON只使用{}表示对象，[]表示数组，这使得它更加轻量级。有利于快速传输和处理，JSON的对象和数组的表示使得映射更直接容易